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系統(tǒng)架構(gòu)圖

視覺檢測優(yōu)勢

1.檢測結(jié)果標(biāo)準(zhǔn),，可量化，排除了藥蓋檢測結(jié)果受檢測人員主觀意愿,、情緒,、視覺疲勞等人為因素的影響，可信度高,；

2.速度快,、效率高、成本低,，機(jī)器視覺檢測數(shù)量能達(dá)到250個(gè)/min,，提高了生產(chǎn)效率，節(jié)約了后面的檢測人員的人力成本,；

3.使用先進(jìn)深度學(xué)習(xí)算法,，在標(biāo)注學(xué)習(xí)時(shí)不需要專業(yè)，網(wǎng)絡(luò)會自動(dòng)提取特征,，簡單易學(xué),。

深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)勢

1.高效性：深度學(xué)習(xí)模型具有較強(qiáng)的并行計(jì)算能力，可以在較短的時(shí)間內(nèi)完成像素級別的語義分割任務(wù),，提高了效率,。

2.準(zhǔn)確性：深度學(xué)習(xí)模型可以自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，提取出像素級別的語義信息,，提高了分割的準(zhǔn)確性,。

3.魯棒性強(qiáng)：深度學(xué)習(xí)模型可以通過對數(shù)據(jù)的不斷訓(xùn)練和優(yōu)化，提高對各種異常情況的適應(yīng)性,，具有較強(qiáng)的魯棒性,。

4.可擴(kuò)展性強(qiáng)：深度學(xué)習(xí)模型可以通過增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、增加特征通道數(shù)等方式,，擴(kuò)展模型的分割能力,。

5.可解釋性強(qiáng)：深度學(xué)習(xí)模型可以通過可視化的方式，解釋模型的決策過程,，提高模型的可解釋性,。