深度学习

在机器视觉和深度学习之间进行选择

Machine Vision vs Deep Learning software examples

应用要求决定合适的检测方法

深度学习型图像分析传统的机器视觉是互补的技术,二者有重叠的功能,也有各自擅长的独特区域。选择传统机器视觉还是深度学习取决于:
  • 要解决的应用类型
  • 要处理的数据量
  • 处理能力
传统的规则编程技术更适合:
  • 测量和测量
  • 精密对准
深度学习型图像分析擅长:
  • 复杂的涂装检测
  • 纹理和材料分类
  • 装配验证
  • 变形和可变的功能特征位置
  • 有挑战性的字符识别,包括畸变的印刷

部分应用可能会涉及两种技术。例如,传统视觉可能是精密定位某个关注区域的较佳选择,而深度学习则是检测该区域的较佳选择。然后,可将深度学习型检测结果传递回传统视觉,以准确测量缺陷的尺寸和形状。

何时部署机器视觉与深度学习

深度学习型图像分析和传统的机器视觉是互补的技术,二者有重叠的功能,也有各自擅长的独特区域。部分应用可能会需要或涉及两种技术。

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