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OPT（尊龙凯时）深度学习软件SciDeepVision的手艺原理及应用
12月1日，OPT（尊龙凯时）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（尊龙凯时）研发中心高红超博士主讲。
深度学习软件SciDeepVision
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。
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览涤布阅艿任侍�，进而影响图像剖析效率与准确率。
OPT（尊龙凯时）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
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（尊龙凯时）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。
迁徙学习手艺
基于深度学习的视觉应用
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（尊龙凯时）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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