西安欣维视觉科技有限公司
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VisionBankAi深度学习视觉软件深度学习视觉解决方案VisionBankAI是搭载在VisionBank通用机器视觉开发平台上的一种图像处理工具
VisionBank AI是搭载在“VisionBank通用机器视觉开发平台”上的一种图像处理工具，它采用深度学习 技术解决机器视觉应用场景中传统算法难以解决的问题（四大应用场景）：
传统图像处理是人工分析图像的特征，再通过图像处理算法提取特征，然后通过特征的关键参数来区分对象；
深度学习是采集大量图像，然后标注图像数据并训练神经网络，通过训练好的神经网络进行对象类型推理；
（1）训练及测试数据采集：利用工厂搭建好的机器视觉硬件系统，基于VisionBank平台自动存储500~10000张包含“正负样本”的图像数据；
（2）训练及测试数据分类：将自动采集到的图片按分类要求区分到不同文件夹进行分类；
（3）数据标记及神经网络模型训练：利用VisionBank AI标记工具将分类好的图像进行自动（手动）标记，并训练神经网络模型；
（4）神经网络模型推理及在线检测：训练完毕后利用分类好的测试数据测试模型的准确性，然后加载到VisionBank工程文件中进行在线检测
深度学习图像处理是通过搭建“类脑神经网络”，借鉴人脑处理数据的方法去解决图像处理问题，所以凡是涉及到深度学习的场景，都需要两个必要条件：一是大数据支持——各种有代表性的图片；二是强大的算力平台——一般采用GPU运算平台。而在实际工业应用场景，这两个条件都是极难实现，且实现成本的。VisionBank AI是在VisionBank通用开发平台基础上推出的深度学习功能，它结合VisionBank本身强大的传统图像处理算法，解决了以上两个难题的大部分实现问题。
（1）神经网络推理基于CPU实现：VisionBank AI训练的神经网络模型推理基于CPU实现，而且神经网络模型训练同时支持CPU和GPU。用户可以根据项目所需模型的复杂程度灵活选择算力平台，从而节省不必要的算力平台硬件支出；
（2）创新的“深度学习缺陷过滤”算法：利用传统算法找出所有可能的缺陷区域，仅用深度学习解决缺陷区域的OK和NG判别，从而很好的解决了训练图像数据获取的问题；
（3）支持神经网络模型再训练：根据工业场景应用的复杂性，支持模型的继续训练，从而可以形成行业专用神经网络模型。
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