深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本等。

先进的深度学习技术能够解决具有挑战性的缺陷检测、装配验证、分类和 OCR 应用

元件定位和装配验证

棘手OCR

缺陷检测

分类

深度学习在缺陷类项目中的运用

在缺陷检测类项目中，因为缺陷类型、形状、大小等不定因素，加大了缺陷检测类项目的难度。而利用深度学习，提前对不同类型、形状、大小的缺陷图片标记处缺陷位置，生成缺陷类库，在实际运行过程中，将图片与类库中的缺陷进行比对即可快速得出结果。通过不断的丰富缺陷类库，慢慢降低误判及漏判率，使系统趋于稳定状态。

深度学习（AI）

AI技术的运用，使机器视觉能够具有超越现有解决方案的能力，胜任更具挑战性的应用。

AI在机器视觉中的适用性依赖于机器学习技术，更准确的说是深度学习能力。从最广泛的层面上来说，AI可以被定义为计算机模拟人类智能的能力。机器学习使计算机能够在没有明确编程的情况下进行操作。深度学习，是机器学习的一个子领域，使计算机能够从经验中不断学习。

在机器视觉领域，通过与标准图像处理库集成的软件，可以像小孩子一样进行学习。比如，“你不会用一个基于规则的方式跟孩子解释房子是什么，通过很少的例子，即使在年幼的时候，我们的大脑也能够认知到房子是什么。在这方面，深度学习系统与人类大脑运作相似。”

深度学习优点

较传统机器视觉解决方案，AI可以减少开发机器视觉程序所需的时间

应用领域

缺陷检测类项目，传统算法来编程，计算机难以定义缺陷，需要在每次出现新的缺陷时重做设置，但是通过拥有大量样品的人工智能，最终可以得到一个非常清晰的认知，知道哪些部分是好的，哪些是不好的。

金属材质、玻璃表面、食品杂质、医疗医药、电子/电池、磁性材料…等.

一些细微的划痕、瑕疵、缺陷，甚至人眼正常情况下都看不出来的痕迹，传统的视觉很难采集好图像，那么，你该了解一下果博JXAI的深度学习AI智能检测系统啦。

再小、再细微、再复杂的环境下，都让瑕疵缺陷无所遁形！

（深度学习AI视觉检测系统），通过用户样本数据的训练对模型进行定制优化，从而适配用户实际使用场景。

当算法模型与生产线或生产环境中的检测/采集设备集成，就可实现在生产过程中以计算机视觉代替人工进行质量、安全、完整性等检测工作。

基于计算机智能视觉不间断、不疲劳的特性在检测方面提供远高于人工的效率和准确性，与制造商、生产设备商一起降低工业生产成本提升产能。