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深度学习工业视觉检测实训室建设方案

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1.深度学习工业视觉检测AiDi实训平台深度学习工业视觉检测AiDi实训平台越来越多的行业开始使用深度学习视觉系统来解决传统机器视觉编程复杂、验证耗时同时成本高昂的问题。AiDi深度学习机器视觉系统是为各行业自动化解决方案准备的深度学习型图像分析系统,能够使用模拟人类智能的神经网络来分辨不良、产品瑕疵和元器件的异常和字符,同时能应对复杂图像中的自然纹理和异常缺陷等复杂问题。面向机器视觉的人工智能实验系统可以:无需编写代码,更智能、快速地完成项目方案,解决使用传统算法难以编程的视觉应用问题智能化,可以应对容易混淆的复杂背景、纹理和质量不高的图像易于部署和维护,可以在项目现场进行培训和训练无需算法专家即可使用,方便将图像分析系统迁移到不同的案例而无需算法专家的介入功能特点面向实际应用的实验项目:图像预处理图像算法定位识别测量满足各类视觉应用领域需求的案例:3C电子制造半导体和集成电路汽车工业食品和包装行业农业医药行业功能模块技术亮点开发流程图人工智能机器视觉实训设备配套课程深度学习工业视觉检测实验平台硬件清单《机器视觉图像处理实验》第一章机器视觉概述第二章OpenCV介绍第三章如何利用OpenCV采集图像第四章机器视觉基础实验实验一下载及安装OpenCV实验二用VisualStudio新建一个OpenCV工程实验三读取、显示及保存图像实验四图像色彩调节实验五图像融合实验六图像直方图实验七图像的腐蚀和膨胀实验八图像滤波实验九图像边缘提取实验十图像反转实验十一、在线实验第五章机器视觉综合实验实验一特征对象检测实验二汽车零配件尺寸测量实验三基于SURF特征点的图像匹配1.人工智能工业视觉自动化系统实训平台人工智能工业视觉自动化系统实训平台构成人工智能工业视觉自动化系统实训平台基于工业4.0智能工厂理念而设计的一套综合性平台,是进入工业4.0时代的必备工具。平台除了具备完整的机器视觉及工业自动化功能外,特别应用了物料智能传递、模式识别、质量检测、数据通讯、柔性系统搭建方面的技术。人工智能工业视觉检测系统开发学习平台SmartView是一款为人工智能工业视觉系统开发设计的综合性实验开发平台,配套了业界领先的人工智能缺陷检测平台AIDI软件框架,根据高校教学实验和深度学习视觉系统开发的需求,设计了一套从深度学习原理到工业质检项目实战的一系列实验课程。本课程由中科院、清华大学人工智能实验室一线精英团队研发,经过~年的实战检验和多轮培训及技术交流研讨会的打磨迭代,理论讲解透彻深入,实战难点痛点详细解答,知识点层层递进,形成了理论+实战的有效学习模式,是深度学习机器视觉系统开发者入门的好帮手。本系统配套训练课程均配备与培训内容相对应的实战案例,从参数调整到代码讲解,最终完成实战项目,均有完善的文档和帮助系统,可以有效地帮助学习者摆脱从理论到实践的泥潭,做到学以致用而不会纸上谈兵。人工智能工业视觉自动化系统实训平台硬件清单AiDi深度学习检测系统框架核心技术:采用国际前沿的深度学习算法支持多种缺陷类型,适应多种产品自学习性,可不断迭代改善小样本训练及模型的裁剪优势:无需编程,降低集成难度快速部署,极大缩短时间适应性强,快速的产品迁移能力丰富的案例文档——平台配套教均由一线讲师和资深视觉工程师参与编制,实战经验倾囊相授AI学习路径——系统学习路径,从小白成长为大牛开放式系统设计——平台涉及到的所有机器视觉图像处理程序、深度学习专业教材、机器视觉检测实验等均开放基于其开发环境的源代码,配套的图像采集设备均提供二次开发包及例程源码。科学的课程设计——人工智能深度学习视觉检测系统开发学习平台设计的实验项目由低到高分四个层次:学习设计型实验、研究验证型实验、探索创新型实验、集成创新型实验(综合应用型)。简单易学的开发方式——采用案例化教学,学习成本低,可以直接调用并开发面向最终用户的程序。2.深度学习光学检测系统系统特点:v张图片即可训练v擅长物体分类识别v自动学习,自动提取特征v擅长识别外观缺陷v能识别部分特征被遮挡物体v检测准确率可达99.5%以上产品说明:本系统为由数据驱动的整体系统,可自发的机器学习分析缺陷图片,拥有推理机制,自适应的完成最优特征提取以及判决条件最优化,训练完成后可以随数据完备进一步进化。通过图像处理算法自动生成训练样本,避免重复搜集相似图片,并且使模型更加智能化,可以无视部分旋转、缩进、平移、色差、光照强度等问题。AiDi深度学习工业视觉引擎通过模型优化、算法优化、指令优化提升整体检测速度,且针对神经网络的众多参数进行冗余判断、提出无关特征变量、缩小文件,提升准确率。视觉系统应用范围:1.尺寸测量:长、宽、圆心距、点到点、点到线、圆心到线、夹角….2.外观检测:划痕、毛刺、缺陷、脏污、裂纹……3.字符识别:可以快速识别英文、数字错误4.印刷检测:印错、漏印、字符条码检测5.条码检测:一维码、


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