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HK-MVSYGFTD28A試劑藥蓋缺陷檢測系統由我司自主研(yan)發，該(gai)系統集本(ben)公(gong)司在機器(qi)視覺工業檢測領域多年技(ji)術積累，同(tong)時結合時下(xia)最新的(de)用戶(hu)特點及實際需求(qiu)而推出。本(ben)產(chan)品(pin)使用深(shen)度學習算法，產(chan)品(pin)具(ju)有高效性(xing)，準確性(xing)，可擴展性(xing)強等優點，突破了傳統算法限制。

1.檢測結果(guo)標準，可(ke)量化，排除(chu)了(le)藥蓋檢測結果(guo)受檢測人員主觀意愿、情(qing)緒、視覺疲(pi)勞等人為因素的影(ying)響，可(ke)信度高(gao)；

2.速度快、效(xiao)率高、成本低，機(ji)器視覺(jue)檢(jian)(jian)測數量能達到250個/min，提高了生產效(xiao)率，節(jie)約了后面的檢(jian)(jian)測人員的人力成本；

3.使用先進深度學(xue)習(xi)算法，在(zai)標注學(xue)習(xi)時(shi)不需要專業，網絡會自(zi)動提取特征，簡單易學(xue)。

1.高(gao)效(xiao)性：深度學習(xi)模型(xing)具有較強的(de)并行計算能力，可(ke)以在較短的(de)時間內完成像素級別(bie)的(de)語義分(fen)割任務，提高(gao)了效(xiao)率。

2.準(zhun)確(que)(que)性(xing)：深(shen)度學習(xi)(xi)模型可以自(zi)動學習(xi)(xi)特(te)征，提(ti)取出像素級別的語義信息，提(ti)高了分割的準(zhun)確(que)(que)性(xing)。

3.魯棒性強(qiang)：深度學習(xi)模型可以通過對數據的不斷訓(xun)練和優化，提(ti)高對各種異(yi)常情況的適應性，具有較強(qiang)的魯棒性。

4.可(ke)擴(kuo)展性強：深度(du)學習模型(xing)可(ke)以通過增加網絡層數、增加特(te)征通道數等方式，擴(kuo)展模型(xing)的分割能(neng)力(li)。

5.可(ke)解釋性(xing)強：深度學習(xi)模型可(ke)以(yi)通過可(ke)視化的方(fang)式(shi)，解釋模型的決策過程，提高模型的可(ke)解釋性(xing)。