疫情加速了生产型企业人工成本上升、招人难等一系列问题浮出水面，很多工序如：视觉定位，尺寸测量，运动引导等方面已经逐步实现了机器换人的升级改造，而唯有生产包装前最后一道工序：外观检测，还无法完全实现机器换人，究其原因则是外观检测难度大，不同产品要求不一样，传统的机器视觉方法无法解决误判和漏检的问题。目前，行业巨头基恩士，康耐视等均已布局人工智能替代传统视觉方案解决外观检测的难题。本次直播为大家剖析深度学习工业视觉质检应用案例，分析CCD替代人工进行品质检测的未来趋势，为广大技术人员提升技术水平，找准以后学习发展的方向，提供了一定参考。

行业巨头基恩士，康耐视等均已布局人工智能替代传统视觉方案解决外观检测的难题。一些非传统视觉行业的企业蠢蠢欲动，预发力于制造业质检领域。国外开源算法库不断更新迭代更快更准的新型技术。

本次直播剖析深度学习工业视觉质检应用案例，分析CCD替代人工进行品质检测的未来趋势。

直播主要讲解：

1、常见的外观检测难点分析

2、基恩士，康耐视，halcon等深度学习案例分析

3、开源算法深度学习应用案例分析

4、常见的深度学习编程平台举例

5、对开发人员的几点建议

直播重点：

1、外观检测领域存在的难点问题

2、行业巨头的现状

3、行业内的案例分析

4、质检视觉技术发展趋势

5、技术人员学习发展方向

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讲师介绍

龙哥

龙哥，使用LabVIEW开发了大量视觉检测、运动控制、数据采集方面软件，具有丰富的非标自动化设备经验。授权16项labview视觉软件著作权；编写了《Labview视觉算子详解》一书；开发了《labview机器视觉实用教程》全套2000分钟视频教程，累计学员达800多人，累计学习人次1万余次；在电子发烧友等论坛发帖浏览量达5万人次；优酷发布的免费学习视频，累计播放量达1万余次，在LabVIEW视觉应用领域，首次利用LabVIEW开发了“UVisionBuilder1.0”免编程视觉通用软件，目前已被多家自动化设备公司采购，累计销售量100多套。

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