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深度学习目标检测“大有可为”，助您快速解决各类视觉应用难题

2021-06-22 08:51 性质：转载 作者： 海康机器人 来源： 海康机器人
免责声明：AGV网（www.chinaagv.com)尊重合法版权，反对侵权盗版。（凡是我网所转载之文章，文中所有文字内容和图片视频之知识产权均系原作者和机构所有。文章内容观点，与本网无关。如有需要删除，敬请来电商榷！）
目标检测算法是机器视觉领域中较为先进、应用广泛的深度学习算法，其主要功能为找出图像中所感兴趣的目标，同时获得目标的类别信息和位置信息。海康机器人目标检测算法支持检测目标数量为1000，支...

目标检测算法是机器视觉领域中较为先进、应用广泛的深度学习算法，其主要功能为找出图像中所感兴趣的目标，同时获得目标的类别信息和位置信息。

海康机器人目标检测算法支持检测目标数量为1000，支持GPU,CPU,多平台运行。强大的推理能力搭配VM传统算法的处理，可帮助客户应对复杂应用场景中的需求。

缺陷检测场景

需求及挑战

太阳能电池片组件上常见缺陷有虚焊、隐裂、划痕、破片等，会直接影响组件功率衰减，降低组件寿命或造成报废。人工检测效率不高且容易疲劳造成漏检，传统的视觉算法针对低对比度的虚焊缺陷、形态各异的隐裂、划痕等缺陷检出率不高且方案设计复杂。海康机器人深度学习目标检测算法可准确、高效地对缺陷进行检测分类。

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