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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，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，且实现成本极高的。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。
深度学习技术本身解决的行业痛点场景：
1、复杂缺陷检测场景。缺陷特征有复杂的背景纹理和花纹，会造成大量误检。：比如：螺纹缺陷检测，裂纹、凹坑缺陷会显示在螺纹的上面。
2、缺陷特征极其不明显场景。缺陷特征不会呈现明显的灰度差异。比如：隐裂缺陷，裂纹缺陷非常不明显
3、定位对象的特征不一致场景。需要定位的对象，其轮廓、颜色都呈现随机状态。比如：焊点定位，焊点没有统一的特征。4、产品分类场景。针对不同类型的产品进行分类。比如：区分好苹果和烂苹果
5、深度学习通过神经网络模型判断检测结果，中间过程是不可见的，用户需要产品判定NG的依据如何解决
6、成熟的神经网络模型需要大量的数据训练优化，工业项目又不允许收集到足够数据后，再部署检测。如何既能保证生产检测需要，又能不断优化升级网络模型
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