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2023-01-04 16:41:44
传统机器视觉技术与深度学习方法之间存在明确的权衡。传统机器视觉系统的性能和能效通过不断地优化已近成熟，已经可以适用于众多工业生产环境。但随着缺陷类型增多、缺陷种类复杂化，传统的机器视觉系统的应用程序变得难以编程。
深度学习所用的神经网络是训练得到而非编程得到，其快速发展大大提升了视觉应用的性能和成本效益，同时也减少开发机器视觉程序所需的时间，而且深度学习还可以提供更好的准确率和通用性，但是因对其的研究仍在进行中，技术尚未成熟，从而没有大批量的进入工业生产。
对比传统机器视觉技术和深度学习技术，其实都存在优势和不足。而深度学习视觉系统结合两者优势，以深度学习为核心，通过训练系统内的神经网络，学习各零部件的形态特征，建立包含各零部件的深度学习模型，从而可以分析更加复杂的图像、提高图像的分析能力和自动视觉检测的准确性、快速定位识别不同组件以此实现自动分类缺陷，最后完成检测。
