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john170502
大发龙虎稳赢  ›  Python

各位有用 Pytorch 或 Tensorflow 做制造业大发龙虎稳赢产品 外观不良检测的吗?

  •  
  •   john170502 · 261 天前 · 1603 次点击
    这是一个创建于 261 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    8 条回复    2020-01-15 10:47:38 +08:00
    neoblackcap
        1
    neoblackcap   260 天前
    据大发龙虎稳赢我 了解,这个领域好像还不需要 PyTorch 这些,好多是基于 OpenCV 做的,识别率还行。
    john170502
        2
    john170502   260 天前
    如果用 OpenCV 的话代码量应该大一点吧,所以好奇有没有用新出来的东西去搞。
    Bryan0Z
        3
    Bryan0Z   260 天前 via Android
    这种东西人工识别准确率不够吧
    Bryan0Z
        4
    Bryan0Z   260 天前 via Android
    * 这种东西人工智能识别准确率不够吧
    byfar
        5
    byfar   260 天前
    大发龙虎稳赢我 记得 kaggle 上有过检测钢材缺陷检查的 赛事,Pytorch, ts 都有人提交

    http://www.kaggle.com/c/severstal-steel-defect-detection
    john170502
        6
    john170502   260 天前
    看来现在还不成熟啊。。。。
    sivacohan
        7
    sivacohan   260 天前 via iPhone   ❤️ 1
    工业上,人工智能检查没有铺开的原因是,一般识别准确率要求最低 99.98%。
    在这么高的准确率下,误报(良品识别为残次品)是绝对要避免的。因为出现残次品一般意味着工艺流程、设备、原材料出现了问题。是要停工检查的。经济损失太大了。

    所以,目前质检领域主要还是靠 OpenCV 针对某一个特性进行检查。这样试运行发现误报的情况可以迅速改进,如果发现改进不了,项目就下线继续靠人工检查了。
    jaylee4869
        8
    jaylee4869   260 天前
    大发龙虎稳赢我 毕业设计也做的模式识别,大发龙虎稳赢工具 不重要,当年还是用的 MATLAB + BPNN 做的,识别率照样 99%。
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