機器視覺應用中，面對成像背景復雜、缺陷特征難以辨認的情況時，往往需要深度學習算法進行檢測，因此，深度學習也被稱為視覺檢測的“殺手锏”。

　　然而，傳統(tǒng)的視覺PC-Base方案并不能使用深度學習，需要做如下改進：

　　? 需要高性能主機和顯卡跑算法

　　? 方案組件更多，算法復雜，需要更專業(yè)的技術(shù)背景

　　在傳統(tǒng)的檢測領(lǐng)域，智能相機則能簡化方案復雜度、減少成本開銷。能否從智能相機的角度引出深度學習??？禉C器人SC7000智能相機給出了答案。

SC7000 全解讀

　　? 機身內(nèi)置：深度學習目標檢測/分類/OCR算法

　　? 光學組件：多款光源、鏡頭、自動對焦技術(shù)

　　? 通信協(xié)議：Profinet、Ethernet/IP、Modbus、TCP、UDP、FTP等

　　? 汽車零部件、3C、半導體、食藥品包裝等行業(yè)復雜環(huán)境下檢測/識別

智慧算法助力，強勁內(nèi)核加持

　　?內(nèi)置高性能十核芯片，單精度浮點數(shù)處理能力高達4TFLOPS，性能媲美桌面級顯卡。

　　場景1：XX超市水果檢測項目，應用深度學習分類工具

　　場景2：牛奶利樂包生產(chǎn)日期文本定位項目，應用深度學習文本定位工具

　　場景3：醫(yī)藥行業(yè)XX包裝盒定位項目，應用深度學習目標檢測工具

　　▲具體案例下的實測算法耗時

　　*上表所展示的SC7000智能相機檢測速度，在三種場景下綜合結(jié)果已超過高性能工控機的效率，與目前主流顯卡GTX1660Ti的速度接近。

　　? 內(nèi)置海康機器人自研的多種深度學習算法工具，可完成目標檢測、分類、字符識別等任務(wù)。

　　? 算法效率與桌面端一致，已經(jīng)過大量案例的優(yōu)化，輕松勝任各類檢測任務(wù)。

　　海康機器人深度學習OCR通過設(shè)計一個數(shù)十層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來完成待識別字符圖像的信息編碼，然后使用啟發(fā)式的注意力模型，實現(xiàn)從特征到字符的解碼。其中，專為字符識別設(shè)計的啟發(fā)式機制，模擬人腦的思維模式對注意力模型提取的特征進行合理性評估，使注意力模型在復雜場景中具有的強大適應性，實現(xiàn)大于99.5%的極高字符識別率。

　　? 相對于傳統(tǒng)算法，深度學習OCR對點陣、粘連、變形、低對比度、復雜背景等情況均有更高識別率。

　　? 深度學習目標檢測與分類算法相對于傳統(tǒng)算法，泛化能力更強、速度更快。經(jīng)過訓練后，形態(tài)各異的產(chǎn)品在各種角度、光照、遮擋下都能精確識別、辨認。

支持字符識別結(jié)果比較：

　　? 當天日期檢測每天的生產(chǎn)批號，多種格式兼容

　　? 檢測是否有預設(shè)字符串在檢測出的字符內(nèi)

　　? 對字符串進行完全比較

光學組件豐富，場景樣樣精通

　　? 白、紅、藍、紅外四色光源

　　? 光源使用FPGA高效同步，輕松應對復雜場景下成像挑戰(zhàn)

　　? 提供M12/C鏡頭接口，支持選配6~25mm多款M12鏡頭

　　? 相機對焦由軟件控制：

　　- 隨方案保存對焦位置，加載方案后自動對焦至最清晰狀態(tài)，換料后無需人工干預

　　- 一鍵自動對焦，方便調(diào)試

數(shù)據(jù)傳輸靈活，方案切換自由

　　? 視覺方案使用通信字符串/IO信號進行切換，能夠自動化操作

　　? 機身能夠存儲100個檢測模型、32個方案，滿足換料場景下應用

　　? 相機內(nèi)部可存圖，支持外部導入圖片進行檢測

　　? 機身提供3入3出GPIO、RS232串口、千兆以太網(wǎng)口

　　? 內(nèi)部兼容多種工業(yè)協(xié)議及以太網(wǎng)通信，能夠與現(xiàn)場設(shè)備靈活對接

調(diào)試快速上手，指示清晰可讀

　　? Web客戶端，無需安裝專用軟件

　　? 可支持電腦、PAD、手機等終端

　　? 簡單好用的網(wǎng)頁交互

復雜環(huán)境下的檢測應用

　　食藥品行業(yè)中，生產(chǎn)日期常為需要明確檢測的項目。在點陣字符、背景復雜、字符形態(tài)各異等場景下，SC7000仍能將生產(chǎn)日期字符精準定位、識別。

　　汽車零配件及金屬行業(yè)的檢測應用中，存在表面缺陷種類多、環(huán)境復雜等問題，SC7000均能實現(xiàn)精確檢測，應用于輪轂分類、生產(chǎn)批號OCR、表面缺陷等檢測應用。

（轉(zhuǎn)載）