太陽能電池片EL缺陷檢測
方案優勢
1、方案簡單，無需設計復雜的方案去兼容多種缺陷檢測。傳統機器視覺方案需要大量的圖像處理算法、初定位算法配合復雜的邏輯判斷才能做到多類別缺陷的分類檢測，而這些步驟對于深度學習來說僅需一個模塊。
2、識別率高且可持續提升，針對一些低對比度與形態各異的缺陷能較好的檢出，且隨著訓練樣本量的提升可不斷提高識別率。
目標計數場景
需求及挑戰
建筑制造行業統計一捆鋼筋數量一般按照重量進行計數，誤差較大，而人工計數耗時長且成本高。傳統算法對于黏連、亮度不均勻、橫截面大小不一等情況識別準確率不高。海康機器人深度學習目標檢測算法可實現準確計數，節省人力成本并提高打包效率。
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