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　　作為人工智能領域的核心技術之一，AI視覺是機器視覺系統(tǒng)最直接的信息源。 AI視覺利用視覺傳感器和計算機代替人眼，使機器具有分割、分類、識別、跟蹤、判別決定人眼目標的功能，從而使系統(tǒng)實現(xiàn)模擬人的“思維導圖”，即人的思維邏輯的能力，實現(xiàn)實際的基于該技術，本公司開發(fā)了視覺檢測系統(tǒng)，率先安裝在電子數(shù)粒機上。 采用深度學習技術可以解決機器視覺應用場景中傳統(tǒng)算法難以解決的問題。

　　傳統(tǒng)的圖像處理是人工分析圖像的特征，通過圖像處理算法提取特征，通過特征的關鍵參數(shù)來區(qū)分對象。 特征提取主要依賴人工設計的特征提取器，需要專業(yè)知識和復雜的調(diào)制過程，同時這兩種方法都適合特殊應用，泛化能力和魯棒性較差。 傳統(tǒng)的圖像算法可以解決某些特定場景的人工定義、設計和理解的圖像任務，但不能滿足電子數(shù)粒機多產(chǎn)品生產(chǎn)、多規(guī)格、材料動態(tài)運行、材料姿態(tài)多樣化、缺陷類型多樣化的應用需求。

　　視覺檢測系統(tǒng)通過采集大量的圖像，對圖像數(shù)據(jù)進行標注并訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，通過訓練出的神經(jīng)網(wǎng)絡進行對象型推理。 其深度學習主要基于數(shù)據(jù)驅動進行特征提取，對數(shù)據(jù)集的表示更加高效準確，提取出的抽象特征魯棒性強，泛化能力強，可以是端到端的。 可以解決只能更高級抽象地記述的圖像識別、檢查。 具有更好的通用性，不需要復雜的調(diào)配，在電子數(shù)粒機的生產(chǎn)過程中可以有效地檢測各類藥品，提高產(chǎn)品質(zhì)量！