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新闻运动

OPT(ca88)深度学习软件SciDeepVision的手艺原理及应用

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宣布时间:2022-12-02 泉源 :

12月1日 ,OPT(ca88)举行主题为“基于深度学习的机械视觉应用”线上钻研会 ,分享深度学习软件SciDeepVision的图像剖析焦点手艺及应用案例 ,如异常缺陷检测算法小样本学习、自顺应训练、迁徙学习等 。本次专题钻研会由OPT(ca88)研发中央高红超博士主讲 。



深度学习软件SciDeepVision

自动提取特征信息

深度学习是人工智能的焦点手艺 ,团结了深度学习的机械视觉系统 ,能让机械像人一样具有剖析学习能力 ,从而识别文字、图像等数据信息 ,解决多种重大的模式识别问题 。



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深度学习在机械视觉的应用


深度学习的三要素划分为算法、算力、数据 ,在机械视觉应用中 ,需要强盛的算力支持并依赖大宗数据 。在这历程中 ,深度学习应用通;嵊龅窖臼萑狈Α⑻览涤布性能等问题 ,进而影响图像剖析效率与准确率 。


OPT(ca88)推出的深度学习软件SciDeepVision  ,突破了古板深度学习的瓶颈 ,集标注 、训练、评估为一体 , 具有无需编程、操作利便等特征 ,自动举行特征提取 ,席卷 20 余项要害手艺和功效 ,涵盖数据规整标注、AI 基础模子、模子性能提升、模子训练、评估可视化等 。


深度学习算法流程可视化


集成小样本学习、迁徙学习等手艺

降低对数据的依赖


SciDeepVision 软件在异常检测、文字识别、小样本学习、迁徙学习、?模子轻量化等图像剖析方面实现要害手艺立异 ,例如解决了太过依赖大宗缺陷样本数据和硬件装备性能等问题 ,AI 检测模子的鲁棒性更好 ,能节约大宗人力实时间本钱 。


SciDeepVision 软件接纳异常缺陷检测算法 ,仅需正常样本 ,无需标注缺陷位置 ,检测模子能自动识别带有缺陷的图像 ,并精准定位缺陷位置;同时 ,通过小样本文字识别算法 ,使用少量带有字符标注信息的图片 ,就能天生大规模高质量的带有源域气概的文字图像 。


小样本文字识别算法检测比照


深度学习软件在天生检测模子历程中 ,通;嵊捎谌毕菅旧佟⑿翁畋鸫蟆⒒恍推等缘仍倒试 ,泛起鲁棒性、泛化性差等问题 ,为解决此类难题 ,OPT(ca88)对SciDeepVision软件举行了三大手艺立异 ,即小样本学习框架、自顺应训练手艺和迁徙学习手艺 。

其中 ,自顺应训练手艺 ,能从历史数据中 ,推荐对目今检测有价值的数据 ,并举行人工标注和优化模子 ,数据整理事情量降低一半 ,大幅提升AI模子检测准确率 ,训练本钱低 。


自顺应训练手艺


别的 ,SciDeepVision 软件的迁徙学习手艺 ,能在不影响AI检测模子鲁棒性和泛化性的条件下 ,缩短模子训练周期 ,相近工艺的质检甚至能实现一键换型 ,产品换型时间缩短 。

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迁徙学习手艺




基于深度学习的视觉应用

笼罩锂电池制程多个工序


SciDeepVision 软件现在已普遍应用于锂电、3C等行业 ,如在锂离子电池制造历程中 ,爆发的外观缺陷种类繁多、形态各异 ,无法用古板的界说规则来实现检测 。而SciDeepVision软件已应用于锂电池制程的十多个要害工序 ,包括涂布、模切、激光分切、叠片、卷绕、焊接、包装等各环节 。


SciDeepVision软件在锂电池工序的应用


以锂电池极耳焊接缺陷检测为例 ,焊接缺陷形态富厚 ,难以界定其形态边沿 ,缺陷位置具有随机性 ,使用SciDeepVision软件 ,能使用卷积神经网络举行特征提取 ,快速输有缺陷支解的种别信息 。


SciDeepVision软件在极耳缺陷检测的应用


别的 ,OPT(ca88)还基于深度学习 ,设计通用、轻量型的条形码定位算法 ,对条形码图像举行增强、矫正 ,能在仅有少量条形码数据的情形下 ,实现高速高精度的条形码定位 。


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