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識別不明顯的缺陷

對于那些缺陷可能致命的行業(yè)，如航空航天、汽車或醫(yī)療，基于計算機視覺的檢測超出了光譜可見部分的范圍，并且在紫外、x射線和紅外線下發(fā)揮作用。為了滿足相對苛刻要求和安全規(guī)定，需要比人眼高得多的光學分辨率。

盡管人類在區(qū)分異常方面仍然優(yōu)于機器，但深度學習技術提高了標準。也就是說，基于深度學習的解決方案可以識別表面缺陷——例如裂紋，斑塊，夾雜物和劃痕等——這些都是人工很難檢查的缺陷。

在機器學習分析的支持下，這樣的系統(tǒng)可以在幾天內適應新的可視數(shù)據(jù)集和場景。通過在深入學習模型上投入足夠的精力，您將能夠獲得意想不到的結果，例如發(fā)現(xiàn)您之前忽略的新類型缺陷，并將檢查成本降低高達66%。

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廈門阿米控技術有限公司