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OPT（壹定发）深度学习软件SciDeepVision的手艺原理及应用

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宣布时间：2022-12-02 泉源：

12月1日，，，，，OPT（壹定发）举行主题为“基于深度学习的机械视觉应用”线上钻研会，，，，，分享深度学习软件SciDeepVision的图像剖析焦点手艺及应用案例，，，，，如异常缺陷检测算法、小样本学习、自顺应训练、迁徙学习等。。。。。本次专题钻研会由OPT（壹定发）研发中心高红超博士主讲。。。。。

深度学习软件SciDeepVision

自动提取特征信息

深度学习是人工智能的焦点手艺，，，，，连系了深度学习的机械视觉系统，，，，，能让机械像人一样具有剖析学习能力，，，，，从而识别文字、图像等数据信息，，，，，解决多种重大的模式识别问题。。。。。

深度学习在机械视觉的应用

深度学习的三要素划分为算法、算力、数据，，，，，在机械视觉应用中，，，，，需要强盛的算力支持并依赖大宗数据。。。。。在这历程中，，，，，深度学习应用通常�；；嵊龅窖臼萑狈Α⑻览涤布阅艿任侍�，，，，，进而影响图像剖析效率与准确率。。。。。

OPT（壹定发）推出的深度学习软件SciDeepVision ，，，，，突破了古板深度学习的瓶颈，，，，，集标注、训练、评估为一体，，，，，具有无需编程、操作利便等特征，，，，，自动举行特征提取，，，，，席卷 20 余项要害手艺和功效，，，，，涵盖数据规整标注、AI 基础模子、模子性能提升、模子训练、评估可视化等。。。。。

深度学习算法流程可视化

集成小样本学习、迁徙学习等手艺

降低对数据的依赖

SciDeepVision 软件在异常检测、文字识别、小样本学习、迁徙学习、?模子轻量化等图像剖析方面实现要害手艺立异，，，，，例如解决了太过依赖大宗缺陷样本数据和硬件装备性能等问题，，，，，AI 检测模子的鲁棒性更好，，，，，能节约大宗人力实时间本钱。。。。。

SciDeepVision 软件接纳异常缺陷检测算法，，，，，仅需正常样本，，，，，无需标注缺陷位置，，，，，检测模子能自动识别带有缺陷的图像，，，，，并精准定位缺陷位置；；；同时，，，，，通过小样本文字识别算法，，，，，使用少量带有字符标注信息的图片，，，，，就能天生大规模高质量的带有源域气概的文字图像。。。。。

小样本文字识别算法检测比照

深度学习软件在天生检测模子历程中，，，，，通常�；；嵊捎谌毕菅旧佟⑿翁畋鸫蟆⒒恍推等缘仍倒试�，，，，，泛起鲁棒性、泛化性差等问题，，，，，为解决此类难题，，，，，OPT（壹定发）对SciDeepVision软件举行了三大手艺立异，，，，，即小样本学习框架、自顺应训练手艺和迁徙学习手艺。。。。。

其中，，，，，自顺应训练手艺，，，，，能从历史数据中，，，，，推荐对目今检测有价值的数据，，，，，并举行人工标注和优化模子，，，，，数据整理事情量降低一半，，，，，大幅提升AI模子检测准确率，，，，，训练本钱低。。。。。

自顺应训练手艺

别的，，，，，SciDeepVision 软件的迁徙学习手艺，，，，，能在不影响AI检测模子鲁棒性和泛化性的条件下，，，，，缩短模子训练周期，，，，，相近工艺的质检甚至能实现一键换型，，，，，产品换型时间缩短。。。。。

迁徙学习手艺

基于深度学习的视觉应用

笼罩锂电池制程多个工序

SciDeepVision 软件现在已普遍应用于锂电、3C等行业，，，，，如在锂离子电池制造历程中，，，，，爆发的外观缺陷种类繁多、形态各异，，，，，无法用古板的界说规则来实现检测。。。。。而SciDeepVision软件已应用于锂电池制程的十多个要害工序，，，，，包括涂布、模切、激光分切、叠片、卷绕、焊接、包装等各环节。。。。。

SciDeepVision软件在锂电池工序的应用

以锂电池极耳焊接缺陷检测为例，，，，，焊接缺陷形态富厚，，，，，难以界定其形态边沿，，，，，缺陷位置具有随机性，，，，，使用SciDeepVision软件，，，，，能使用卷积神经网络举行特征提取，，，，，快速输有缺陷支解的种别信息。。。。。

SciDeepVision软件在极耳缺陷检测的应用

别的，，，，，OPT（壹定发）还基于深度学习，，，，，设计通用、轻量型的条形码定位算法，，，，，对条形码图像举行增强、矫正，，，，，能在仅有少量条形码数据的情形下，，，，，实现高速高精度的条形码定位。。。。。

相识深度学习在机械视觉应用的更多详情，，，，，请扫二维码，，，，，寓目直播回放！

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