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基于傳統(tǒng)機器學習與深度學習結合的圖形化算法設計，深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行
分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，在圖形算法領域深度學習能把傳統(tǒng)視覺算法不能很好識別的問題識別出來。傳統(tǒng)機
器視覺算法通常處理容易提取、容易量化的特征（顏色、面積、圓度、角度、長度等），而深度學習算法用于處理很難提取的特征（顏色相
近、尺寸面積相近、特征相近、圖像形變、姿態(tài)不一致等）。深度學習算法往往還需要依靠傳統(tǒng)的圖像處理算法對圖像進行預處理（消除
由于拍攝、光源、對焦等一系列問題帶來的噪聲和影響，增強圖像的一致性）兩種算法相結合，可解決一些復雜需求。
檢測速度：檢測速度可以根據(jù)現(xiàn)場產品速度以及檢測需求確定，通視深度學習算法應用-可根據(jù)
客戶現(xiàn)場確定符合產品要求及檢測目的的方案，滿足客戶最終目的，靶向解決客戶需求，保證后續(xù)生產
有序進行。
應用場景：應用場景不限，本套主要用于處理很難提取的特征（顏色相近、尺寸面積相近、特征相近、圖像形變、
姿態(tài)不一致等），解決一些復雜的檢測要求，輸出/剔除不合格產品。
占地大?。罕咎自O備占地面積小，操作簡單，實施人員現(xiàn)場培訓，售后遠程跟蹤指導，定期回訪，保
證設備在現(xiàn)場有序運行。
方案及報價：因本套設備根據(jù)客戶具體情況要求定制，所以報價按照最終實施方案確定。最終方案根
據(jù)客戶現(xiàn)場環(huán)境、檢測要求、產線速度、硬件配置要求、檢測難易程度等共同確定。
現(xiàn)場實施：由項目部人員安排人對接，在規(guī)定期內到達客戶現(xiàn)場實施。
