使用彩色成像和深度学习可以完成的 5 种检测
几乎 30% 的 VisionPro Deep Learning应用，康耐视基于PC的深度学习检测软件都需要彩色成像。这是因为对于很多装配验证和缺陷探测应用来说，色彩都是一个重要的区分特征。
我们在 2020 年春推出 In-Sight D900时我们便知道它是同类首款产品：直接内置深度学习技术的 In-Sight 智能相机。我们还知道，只要我们能与客户交谈并认真地对待他们的反馈，我们就能让产品变得更好。
In-Sight D900 初代型号只能生成单色图像，而 In-Sight D900 Color 进一步促进了康耐视的使命，扩大了现在可以自动化的在线检查的范围。
以下是可以实现的五种此类检测，并说明了为什么彩色成像是这种检测的必要组成部分。
异物检测
想像一个花生包装工厂。这是蜂蜜烤咸花生的传送机，需要通过检测确保其符合公司标准，然后它们才能成为人们在周日下午欣赏足球比赛时的零食。对这个工厂而言，最不应该发生的一件事就是让异物逃过检测阶段，例如检测员手套在检测过程中破碎一小块，就可能发生这种情况。对于单色成像视觉系统来说，在花生堆中发现那一小块紫色乳胶手套几乎是不可能的。
套件验证
组装好的套件，例如包含注射器、绷带和其他用品的医疗袋，可能包含外观相似但实际上有很大差异的物体。如果医疗工具包中装有不同药物（例如流感预防针、肾上腺素等）的注射器，那么注射器上可能会使用颜色编码表示区别。单色视觉系统会将这些关键差异视为相同。只有彩色图像可以保证套件中有正确的外观相似但功能不同的零件。
后驻车辅助传感器检测
现在大部分汽车的安全系统都标配摄像头以帮助驾驶员停车或倒车。这些摄像头会在保险杠中嵌入传感器，因此制造商需要确保传感器与保险杠有完全相同的颜色。很多汽车制造商有 25 种甚至更多的传感器颜色，包括相同传感器颜色的不同色泽。从很多方面来说，这都是一种很有挑战性的检测，也是绝对需要深度学习和彩色成像的检测。
白底白瓶检测
无论是消费品包装还是食品和饮料行业，制造商都会遇到需要检测的液体产品和瓶子有相同颜色的情况。如果不使用彩色成像，洒出的液体与容器混为一体，检测系统可能会无法识别。
冷冻披萨
所有人都爱吃披萨。甚至是冷冻披萨。特别是意大利辣香肠披萨。但不是所有人都喜欢在意大利辣香肠披萨上看到一些蘑菇。在传送机上检测各种冷冻披萨时，黑白图像会难以确定是否添加了正确的馅料，特别是意外将错误的馅料添加到错误的披萨上时。因此，冷冻披萨检测员必须使用彩色成像，以确保意大利辣香肠真的是意大利辣香肠，而不是红辣椒、洋葱或萨拉米香肠或任何其他馅料。
当然，这只是所有可以受益于彩色成像和深度学习的检测的冰山一角。如果您好奇如何开始使用深度学习项目，请看下面的电子书。
