基于深度學(xué)習(xí)的AI機器視覺技術(shù)在電池殼外觀檢測中的應(yīng)用

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摘要：本文對機器視覺技術(shù)基礎(chǔ)理論及基于深度學(xué)習(xí)的AI 機器視覺技術(shù)做介紹，通過對電池殼制造行業(yè)中電池殼品質(zhì)AI 機器視覺檢測的典型案例，表明在該檢測領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)越性，并對AI+ 機器視覺技術(shù)在汽車行業(yè)中的應(yīng)用前景進行了展望。

關(guān)鍵詞：機器視覺；深度學(xué)習(xí)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；電池殼制造

一、基于深度學(xué)習(xí)的AI 機器視覺技術(shù)概述

（一）機器視覺技術(shù)概念

機器視覺（Machine Vision）的研究是從20 世紀(jì)60 年代中期美國學(xué)者L.R. 羅伯茲關(guān)于理解多面體組成的積木世界研究開始的[1]。（剩余2815字）