隨著工業(yè)的發(fā)展，缺陷檢測(cè)是工業(yè)上非常重要的一個(gè)應(yīng)用，由于缺陷多種多樣，傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)算法很難做到對(duì)缺陷特征完整的建模和遷移，復(fù)用性不大，要求區(qū)分工況，這會(huì)浪費(fèi)大量的人力成本。而深度學(xué)習(xí)在特征提取和定位上取得了非常好的效果，越來(lái)越多的人開(kāi)始將深度學(xué)習(xí)算法引入到缺陷檢測(cè)領(lǐng)域中。

產(chǎn)品字符識(shí)別：

根據(jù)客戶需求，識(shí)別產(chǎn)品上的字符，并保存到指定地方。

吸塑盤配件檢測(cè)：

根據(jù)客戶需求，要求檢測(cè)吸塑盤上的配件是否有配件，是否配件過(guò)多，或者配件裝反，裝錯(cuò)等情況。

類似的工業(yè)需求還有很多，人眼能認(rèn)出的東西，深度學(xué)習(xí)也在學(xué)習(xí)，在這個(gè)招工難的節(jié)奏里，運(yùn)用好機(jī)器視覺(jué)，可以起到意想不到的效果，可以成本上可以降低，良品率也提升了。