为了提高效率深度学习是未来出入口机电子辞典进口果干压力计溜溜球Rra

现实检验

SICK目前的深度学习项目主要集中在光学质量检测领域。在物流自动化中，通过分析捕获的图像库，深度学习相机可以自动检测、验证、分类和定位 训练 对象或特征。

例如它们可以检查出分拣盘中是否有扁平的物件，从而优化分拣效除湿器率并提高吞吐量。他们可以检测到包裹上有带子，甚至连白色包裹上附着的白色带子都不例外。这样可以改进自动包装过程中的质量控制，并确保对运输对象进行分析。如果包裹有凹陷或损坏，或者需要确定包裹的材料属性，SICK传感器可以在实时操作中智能捕获和评估结构或特征。它们确保启动排序过程中的后续步骤。

这种形式的功能是独一无二的，以前这只能由人眼来完成。所有SICK项目的最终目的是将深度学习应用于改进流程和提高工厂效率。

顶级专家，复杂算法，强大计算能力

大家需求的并不是一个通用解决方案。相反，人们的重点是针对特定情况量身定制的解决方案。尽管现代2D和3D相机变得越来越快、越来越强大，但目前其性能仍受到传统图像处理算法的限制。为了评估不同的应用和条件，SICK的深度学习专家与客户的流程和品质的专家紧密合作E37展台)展现以下尖端解决方案：。他们独特的流程控制专业知识是深钢铸件度学习前期的仿真训练的基础，也是传感器后续深度学习算法的核心。

一个复杂的络结构可以处理大量的信息。尽管如此，培养一个深度学习络只需要几个小时。深度学习络也可以被重新塑造并适应新的条件。对于大数据池和神经络训练，SICK使用独立、强大的内部处理和IT系统。生成的深度学习算法通过云本地放置在传感器上，使其具有故障保护能力，并可直接在智能相机上使用。

离机器真正成为主流还有很长的路要走，不过现如今，深度学习也取得了令人瞩目的成绩，并带来了许多好处。然而，最核心的工作仍由人护眼台灯类负责。只有时间才能告诉我们，有多少公司和行业会决定通过加大对这项数字技术的投资来推动自身的增长。

成为改革的一部分 与新项目共同成长。与SICK共同前行。