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能賦予工業(yè)機器人深度學習能力的3d機器視覺系統(tǒng)技術，最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。
在工業(yè)檢測領域，常常面臨這樣的問題，產(chǎn)品的缺陷類別千變?nèi)f化，要識別的字符各式各樣。在傳統(tǒng)的視覺算法中，更多的是提取圖像特征，總結(jié)缺陷的特點，用某些參數(shù)來描述特征。但在當今越來越復雜的應用場景中，傳統(tǒng)的視覺識別算法越來越難以解決這些差異性，并且在識別準確度和識別效率上也有很大的問題。在面對這類需求時，深度學習技術和機器視覺相結(jié)合，很好地解決了這個問題。
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