深度学习技术用于预测图案和完成判断型应用。此先进技术采用人工智能 (AI) 算法,通过实例学习来指导机器人和机器完成人类的自然操作行。

从口袋中的手机到自动驾驶汽车的现实,消费经济已经开始利用深度学习神经网络的力量。同样的技术已在先进的制造实践中用于质量检查和任务自动化应用。在信任人工智能型系统做出的(如缺陷探测等)关键决策之前,还必须对其进行严格的测试和验证。康耐视让这个过程变得简单。

康耐视深度学习是为工厂自动化设计的。其经过现场验证过的算法专为机器视觉优化,并使用图形用户界面,可以在不影响性能的前提下简化神经网络训练。它将人工智能 (AI) 与 In-Sight 或 VisionPro 软件结合,可自动化并简化目前传统机器视觉独自难以解决的复杂元件定位、装配验证、缺陷探测、分类和字符识别应用。

康耐视深度学习解决方案扩大了计算机和相机的检测范围。
以前需要视觉专业知识的应用现在可以由非视觉专家来解决。深度学习技术将开发和编写规则算法的应用开发人员所肩负的逻辑重担转至培训系统的工程师。因此,深度学习使机器视觉变得更易于使用,同时扩展了精确检查极限。

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