虚数科技深度学习机器视觉

在目前国家工业4.0的大环境下，机器视觉行业水平参差不齐。大多机器视觉行业从业公司都在发展电子3C等其他方面，极少数公司有涉及到农副产品、食品类机器视觉检测。传统的农副产品检测方式存在着很多问题，例如检测标准不统一、检测速度慢、检测质量不稳定等。而机器视觉技术的应用，可以很好地解决这些问题。

传统人工检测农副产品没有绝对的检测标准，大多依靠人工检测者用双眼去看，检测质量无法保证。机器视觉根据智能检测系统指定了精准的检测范围，高效的检测速度，以及人工区别开来的另一特点就是机器视觉可以长时运转。

虚数科技深度学习机器视觉研发团队开发农副产品专用筛选算法，深度学习及神经网络保障了挑选的准确性，上料机的检测距离可控，不会发生上料过多导致产品堆积、卡住及碰撞破皮等情况发生。

深度学习机器视觉系统对比同类产品之后得出经验同时不断优化，使用自主研发的DLIA系统在农副产品外观和分级分类检测视觉系统中。基于深度学习和机器视觉技术，DLIA系统可以高效地完成农副产品的筛选和分类，精准地检测出农副产品的大小、形状、颜色等特征，同时可以高效地处理大量数据，保证检测的准确性和速度。

机器视觉技术的优势在于它可以模拟人类视觉的方式，对目标进行识别、跟踪和测量，同时可以不断地优化自身的检测准确性和效率。这使得机器视觉技术在农副产品检测领域有着广阔的应用前景。DLIA系统实现了自动化、智能化和高效化的检测，这不仅可以提高农副产品的生产效率和质量，还可以降低生产成本和风险。随着技术的不断进步和发展，时间会证明虚数科技深度学习机器视觉在农业面的投入是正确的。