传统的机器学习在特征提取上主要依靠人来分析和建立逻辑，而深度学习则通过

Традиционное машинное обучение в основном полагается на то, что люди анализируют и строят логику в извлечении признаков, в то время как глубокое обучение имитирует работу мозга через многослойные персептроны и строит глубокие нейронные сети (такие как сверточные нейронные сети и т. Д.) Для изучения простых функций и построения сложных функций. 3. Изучите отображение и вывод, все уровни будут постоянно оптимизироваться в процессе обучения. В определенных приложениях, таких как автоматическая сегментация области ROI, позиционирование пунктуации (гибкое обнаружение неизвестных дефектов с помощью сглаживания), повторное обнаружение дефектов, которые невозможно описать или количественно определить, например дефекты апельсиновой корки, из изображений с сильным шумом; различают истинные и ложные Поддельные дефекты и т. Д. По мере того, как все больше и больше программного обеспечения для машинного обучения, основанного на глубоком обучении, будет представлено на рынке, сила глубокого обучения для машинного зрения будет становиться все более очевидной.

传统的机器学习在特征提取上主要依靠人来分析和建立逻辑，而深度学习则通过多层感知机模拟大脑工作，构建深度神经网络（如卷积神经网络等）来学习简单特征、建立复杂特征、学习映射并输出，训练过程中所有层级都会被不断优化。在具体的应用上，例如自动ROI区域分割；标点定位（通过防真视觉可灵活检测未知瑕疵）；从重噪声图像重检测无法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃盖板检测中的真假瑕疵等。随着越来越多的基于深度学习的机器视觉软件推向市场，深度学习给机器视觉的赋能会越来越明显。

Traditional machine learning mainly relies on human to analyze and establish logic in feature extraction, while deep learning simulates brain work by multi-layer perceptron, constructs deep neural network (such as convolutional neural network) to learn simple features, establish complex features, learn mapping and output, and all levels will be continuously optimized in the training process. In specific applications, such as automatic ROI region segmentation; punctuation positioning (through anti real vision, unknown defects can be flexibly detected); re detection of indescribable or quantifiable defects such as orange peel defects from heavy noise image; resolution of real and false defects in glass cover detection, etc. With more and more machine vision software based on deep learning coming to the market, the empowerment of deep learning to machine vision will become more and more obvious.<br>