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机器视觉哪种软件比较好

发布网友 发布时间:2024-03-30 06:24

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热心网友 时间:2024-06-13 10:42

1、以Halcon,VisionPro为代表的传统机器视觉软件,通过调用各种算法因子,针对目标特征,定制化设置各种参数。其擅长解决以测量为主的定量问题,和判断有无的简单问题,但对复杂检测类的需求,漏检率/误检率较高。虽然软件价格一降再降,国产软件售价仅几千元甚至免费,但前期开发和后期维护成本较高,在使用时面临很大的局限性。
2、以康耐视的VIDI、Sualab(已被康耐视收购)为代表的深度学习软件,将深度学习的标注、训练、测试流程,以PC软件的方式进行封装,降低了用户使用深度学习技术的门槛。主要解决传统视觉无法解决的复杂缺陷检测难题,或用深度学习的标注方法,提高开发效率。但从实际应用效果来看,当前的深度学习主要以监督学习为主,针对不同场景,需要大量的模型选择、调参等工作,无法针对所有场景,通用性的解决,因此,并没有解决传统算法需要定制开发的难题,并且用户的使用门槛较高,普通工程师对深度学习的调参一般没有基础。
3、北京矩视智能科技有限公司,成立于2017年,先后获融资近千万元,创新性的提供了一款云端的工业视觉深度学习工具,线上实现标注、训练、测试流程,依靠在云端积累的大量不同场景的深度学习模型库,用户上传、标注图片后,将由云端自动匹配最优的深度学习模型和参数进行训练,用户无需任何操作,线上测试效果后,下载SDK即可本地化运行,真正做到通用级的工业视觉深度学习工具。同时在商业上,矩视智能将云端工具直接免费,下载sdk后,仅需购买Lisence加密狗,即可本地运行,致力于将深度学习技术应用于所有的工业视觉场景中。
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