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基于傳統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據，在圖形算法領域深度學習能把傳統視覺算法不能很好識別的問題識別出來。傳統機
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、姿態不一致等）。深度學習算法往往還需要依靠傳統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：檢測速度可以根據現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
客戶現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，實施人員現場培訓，售后遠程跟蹤指導，定期回訪，保
證設備在現場有序運行。
方案及報價：因本套設備根據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
據客戶現場環境、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。
現場實施：由項目部人員安排人對接，在規定期內到達客戶現場實施。
