從理論起步到工業(yè)實(shí)踐，中國工業(yè)視覺發(fā)展分為四個(gè)階段，當(dāng)前正處于機(jī)器視覺向各行業(yè)應(yīng)用滲透的時(shí)期。科技自主化成為國家戰(zhàn)略，工業(yè)視覺應(yīng)用的廣度與深度實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展，廣度體現(xiàn)在2D向3D遞進(jìn)，深度體現(xiàn)在算法層的深度應(yīng)用，如深度學(xué)習(xí)、AI認(rèn)知逐步建立，應(yīng)用滲透率提高，國產(chǎn)化應(yīng)用需求逐漸增加，自研比例不斷提升。xmp機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

　　在機(jī)器視覺軟件開發(fā)領(lǐng)域，大部分廠家面向市場(chǎng)上檢測(cè)精度越來越高、檢測(cè)速度越來越快、成本越來越低、場(chǎng)景適應(yīng)面越來越廣等的需求趨勢(shì)，已經(jīng)將深度學(xué)習(xí)作為研發(fā)的重要方向，事實(shí)也證明，為機(jī)器視覺系統(tǒng)配置深度學(xué)習(xí)的算法軟件，確實(shí)可以處理很多制造行業(yè)產(chǎn)線的新問題。xmp機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

　　然而，深度學(xué)習(xí)算法也并非“萬能藥”。一方面，很多機(jī)器視覺提供商在研發(fā)軟件平臺(tái)時(shí)，直接從深度學(xué)習(xí)起步，缺乏傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ)積累，導(dǎo)致遇到需要傳統(tǒng)算法解決的場(chǎng)景，就舉步維艱，需要再進(jìn)行定制開發(fā);另一方面，深度學(xué)習(xí)對(duì)平臺(tái)算力要求高，當(dāng)前工業(yè)制造產(chǎn)線中仍有大量的僅需要傳統(tǒng)算法就可解決的機(jī)器視覺場(chǎng)景，如果一概使用深度學(xué)習(xí)，則在某種程度上也是一種成本浪費(fèi)。xmp機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

　　傳統(tǒng)算法融合深度學(xué)習(xí) 精質(zhì)視覺獨(dú)辟蹊徑的最優(yōu)解xmp機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

　　多年的研發(fā)和一線實(shí)踐，精質(zhì)視覺團(tuán)隊(duì)深諳傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢(shì)和邊界，因此開創(chuàng)性地將傳統(tǒng)算法融合深度學(xué)習(xí)，為機(jī)器視覺帶來了針對(duì)軟件平臺(tái)的最佳答案。xmp機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺

　　相對(duì)于當(dāng)前行業(yè)內(nèi)以傳統(tǒng)算法或以深度學(xué)習(xí)為核心的軟件，精質(zhì)視覺推出的AI通用智能工業(yè)視覺算法平臺(tái)，將維視20年的傳統(tǒng)算法積累和深度學(xué)習(xí)有效融合，最新版本幾乎可以完成任何行業(yè)內(nèi)任何場(chǎng)景下的圖像處理任務(wù)。同時(shí)，隨著新算法、新技術(shù)和創(chuàng)新應(yīng)用方法的不斷發(fā)展， AI將在其優(yōu)秀的項(xiàng)目開發(fā)架構(gòu)及系統(tǒng)架構(gòu)之上快速完成升級(jí)迭代，從而解決更多的場(chǎng)景問題。xmp機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺