过程质量控制
在传统的制造过程中 ， 视觉检查和质量控制相关活动由人工负责 。 人工检查产品质量可能不准确 。 这会导致产品有缺陷、缺乏合规性和收入损失 。 为了克服这个问题 ， 基于视觉的深度学习模型被用于智能工厂 。
基于视觉的深度学习模型分类如下：
图像分类：识别图像中物体的存在 ， 即木材、药物、水果/蔬菜等 。
对象定位：在识别对象的同时 ， 确定边界框以定位对象在图像中的确切位置 。
语义分割：这是指将图像的每个像素链接到特定的类标签 。
实例分割：与语义分割非常相似 ， 但它处理的是同一类的多个对象 。
【机器学习|如何在边缘使用机器学习提高生产线质量】机器学习模型准备改变制造业 ， 使用图像分类来监控装配线上的机器磨损 ， 对在制品和成品进行质量检查 。
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