目前深度學習大部分應用在圖像、語音、自然語言處理、CTR預估、大數(shù)據(jù)特征提取等技術(shù)領(lǐng)域，同時在多個行業(yè)內(nèi)備受認可與青睞，比如數(shù)字助手、能源、制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、零售、汽車等行業(yè)的生產(chǎn)制造與服務過程中不同程度地融入了深度學習算法技術(shù)以及技術(shù)產(chǎn)品，展現(xiàn)了人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的時代特色與科技進步。在多元化的數(shù)字信息時代、科技電子產(chǎn)品迅速繁衍，AI智能將逐漸覆蓋我們的生活，科技創(chuàng)新有著無限種可能，深度學習算法必然會向多領(lǐng)域發(fā)展，AI視覺檢測與深度學習的結(jié)合或許會上升到一個更高級的層次，現(xiàn)在的設備能篩檢多種缺陷，也許在未來，不再是單一的外觀檢測了，取而代之的是更完整的產(chǎn)品檢測，展望技術(shù)的不斷革新與進步。機器視覺系統(tǒng)在半導體行業(yè)的使用早在20幾年前便已開始。上海遠程操控AOI外觀檢測

AI視覺在很大程度上提升了測量目標的準確性，人眼分辨識別的能力往往有限，對于極其微小的外觀缺陷識別檢測上具有一定的難度，甚至無法實現(xiàn)，但是這些不足 ，AI視覺都可以彌補，比如它對于微米級的缺陷目標檢測可一步到位。人眼識別的速度與機器的速度對比也有很大的區(qū)別，人眼的識別能力使得它識別的速度被限定，AI視覺系統(tǒng)通過它強悍的機構(gòu)驅(qū)動，快速移動掃描，搭載高精密相機，以及硬件涉施，閃速抓拍，能夠完成精確快速的識別。安徽離線AOI檢測設備無需抽色、無需調(diào)飽和度、色相。

愛為視（Aivs）新一代AI視覺檢測系統(tǒng)，主要是通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、計算機視覺、圖像處理、模式識別等諸多領(lǐng)域的交叉學，AI視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，但并不單單是人眼的簡單延伸，更重要的是從客觀事物的圖像中提取信息，進行處理并加以理解，然后再用于實際檢測、測量和控制。AI視覺技術(shù)主要的特點是速度快、信息量大、功能多。隨著它的引入來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工檢測方法，極大地提高了投放市場的產(chǎn)品質(zhì)量，提高了生產(chǎn)效率。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡通常表示為互相交換信息的相互連接的“神經(jīng)元”系統(tǒng)。這些連接具有可根據(jù)經(jīng)驗進行調(diào)整的數(shù)字權(quán)重，使神經(jīng)網(wǎng)絡適應輸入并能夠?qū)W習。由于它在目標函數(shù)非常復雜且數(shù)據(jù)集很大的應用程序中的表現(xiàn)令人滿意，它已經(jīng)成為機器學習的一個發(fā)展趨勢。在深度學習中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以自動提取特征。我們不需要拍攝圖像和手動計算如顏色分布，圖像直方圖，不同的顏色計數(shù)等，我們只需要在提供原始圖像。深度學習有助于推進自動化進程。實現(xiàn)AI技術(shù)在插件檢測領(lǐng)域的落地應用。

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