偉顧德AI智能O型圈外觀檢測設(shè)備

      結(jié)合O型圈款式多、產(chǎn)品形變大、缺陷種類復(fù)雜多變等產(chǎn)品特點，鑒于傳統(tǒng)視覺算法無法準確識別及設(shè)定缺陷特征的分割標準，檢測系統(tǒng)會在檢出率及誤判率設(shè)定上難以調(diào)節(jié)平衡等現(xiàn)狀，偉顧德結(jié)合在視覺檢測領(lǐng)域深耕多年的行業(yè)經(jīng)驗及最新的深度學(xué)習(xí)智能算法，隆重推出了全新系列的AI深度學(xué)習(xí)O型圈外觀檢測設(shè)備。

       采用大量的圖像樣本、標注樣本放入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進行訓(xùn)練，通過訓(xùn)練結(jié)果調(diào)節(jié)參數(shù)及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，經(jīng)過多次迭代后達到更優(yōu)的檢測模型，有賴于在O型圈行業(yè)大量基礎(chǔ)客戶群體的支撐及樣本量的搜集，偉顧德結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法，已推出多款可用于不同產(chǎn)品大小、顏色的O型圈檢測通用算法模型，并且伴隨著不良缺陷樣本的逐步完善，基于深度學(xué)習(xí)的O型圈外觀檢測設(shè)備，已可替代傳統(tǒng)算法機型，并且在確保檢出率的同時，更大程度控制誤判率，對于傳統(tǒng)算法無法駕馭的缺陷特征對比度較差、背景信息多變、產(chǎn)品外形隨機等應(yīng)用場景上，深度學(xué)習(xí)算法通過大量良品及不良品樣本的訓(xùn)練學(xué)習(xí)，可以更大程度提升檢測系統(tǒng)的適應(yīng)性及精準度，并且經(jīng)過樣本集的持續(xù)完善及擴充，可以不斷提升檢測系統(tǒng)的檢測能力。

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