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系統(tǒng)架構(gòu)圖

視覺檢測(cè)優(yōu)勢(shì)

1.檢測(cè)結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)，可量化，排除了藥蓋檢測(cè)結(jié)果受檢測(cè)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(cè)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(cè)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(huì)自動(dòng)提取特征，簡(jiǎn)單易學(xué)。

深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)勢(shì)

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(jí)別的語(yǔ)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(jí)別的語(yǔ)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(duì)數(shù)據(jù)的不斷訓(xùn)練和優(yōu)化，提高對(duì)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。