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基于传统机器学习与深度学习结合的图形化算法设计，深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行
分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，在图形算法领域深度学习能把传统视觉算法不能很好识别的问题识别出来。传统机
器视觉算法通常处理容易提取、容易量化的特征（颜色、面积、圆度、角度、长度等），而深度学习算法用于处理很难提取的特征（颜色相
近、尺寸面积相近、特征相近、图像形变、姿态不一致等）。深度学习算法往往还需要依靠传统的图像处理算法对图像进行预处理（消除
由于拍摄、光源、对焦等一系列问题带来的噪声和影响，增强图像的一致性）两种算法相结合，可解决一些复杂需求。
检测速度：检测速度可以根据现场产品速度以及检测需求确定，通视深度学习算法应用-可根据
客户现场确定符合产品要求及检测目的的方案，满足客户最终目的，靶向解决客户需求，保证后续生产
有序进行。
应用场景：应用场景不限，本套主要用于处理很难提取的特征（颜色相近、尺寸面积相近、特征相近、图像形变、
姿态不一致等），解决一些复杂的检测要求，输出/剔除不合格产品。
占地大小：本套设备占地面积小，操作简单，实施人员现场培训，售后远程跟踪指导，定期回访，保
证设备在现场有序运行。
方案及报价：因本套设备根据客户具体情况要求定制，所以报价按照最终实施方案确定。最终方案根
据客户现场环境、检测要求、产线速度、硬件配置要求、检测难易程度等共同确定。
现场实施：由项目部人员安排人对接，在规定期内到达客户现场实施。
