入门

VisionPro Deep Learning 提供一套基于深度学习技术的机器视觉工具，可以解决难以编程的挑战。例如，当生产线上存在视觉上相似但又存在很多变化的零件时，传统的机器视觉工具通常难以发挥作用。在这样的部署中，深度学习可以提供一个很好的解决方案，使您无需编写复杂的机器视觉应用程序。

使用 VisionPro Deep Learning，您可以根据生产线上的标注 标注是用“真值”来注释图像的过程。根据您使用的工具，标注可以采用不同的形式。标注图像集有两个原因：提供训练工具所需的信息，并允许您根据真值衡量和验证受训练的工具的性能。图像集训练 训练是您的工具（神经网络）根据您的标注学习特征（像素）的过程。例如，工具将根据您绘制的缺陷/正常标注，学习每个图像中的缺陷/正常像素。工具训练的目标是充分学习，能够对未见过的图像是否缺陷给出正确的检测结果。训练的关键是确保将所有可能的变化都包括在训练集中，并且图像被正确标注。训练时间因应用程序、工具设置以及用于训练网络的 PC 中的 GPU 而异。自己的工具，这是一个视觉优化的深度神经网络。经过训练后，工具可以执行以下任务：

工具	任务
蓝色定位	找到并识别图像中的特征 特征是图像上可进行视觉辨识的区域。特征通常代表对应用相关的内容（缺陷、对象、对象的特定部分）。
蓝色读取	找到并读取图像中的字符和字符串
绿色分类	对图像分类
红色分析	识别、定位和表征图像中的缺陷

VisionPro Deep Learning将机器视觉工具库与深度学习工具结合在一个通用的开发和部署框架内。该软件有一个独立的 GUI，称为Cognex Deep Learning Studio，还支持使用 C++/C# API 开发应用程序。