工厂自动化深度学习
解决难以维护的复杂视觉应用
深度学习型图像分析将人工视觉检测的特异性和灵活性与计算机化系统的可靠性、一致性和高速度结合起来。深度学习模型可以精确且重复地解决因太复杂而无法使用传统机器视觉方法进行编程并且经常无法维护的挑战性视觉应用。深度学习模型可以区分不可接受的缺陷，同时能够处理复杂图案中的自然变化。并且无需重新编程核心算法即可容易适应新实例。
深度学习型软件可以比人类或传统机器视觉解决方案更有效地处理判断性应用。- 元件定位
- 检测
- 分类
- 字符识别
越来越多的领先制造商正在转向深度学习解决方案和人工智能，以解决其复杂的自动化挑战。
