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发布时间：2021-01-04浏览次数：1231返回列表

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识别不明显的缺陷

对于那些缺陷可能致命的行业，如航空航天、汽车或医疗，基于计算机视觉的检测超出了光谱可见部分的范围，并且在紫外、x射线和红外线下发挥作用。为了满足相对苛刻要求和安全规定，需要比人眼高得多的光学分辨率。

尽管人类在区分异常方面仍然优于机器，但深度学习技术提高了标准。也就是说，基于深度学习的解决方案可以识别表面缺陷——例如裂纹，斑块，夹杂物和划痕等——这些都是人工很难检查的缺陷。

在机器学习分析的支持下，这样的系统可以在几天内适应新的可视数据集和场景。通过在深入学习模型上投入足够的精力，您将能够获得意想不到的结果，例如发现您之前忽略的新类型缺陷，并将检查成本降低高达66%。

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厦门阿米控技术有限公司