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在机器视觉中，最常见的用途是多层卷积神经网络（深度学习）。SE网络试图模仿大脑中视觉中心的功能，从而通过将它们降低到降低分辨率的同时，同时保留原始信息的基本部分，从而解决了高分辨率图像的问题。在我们的应用程序中，我们将这些网络用作分类级别或检测器。系统可以例如区分表面类型，产品类型，或检测所需的对象并确定其类型。基于神经网络的系统通常需要在一组培训和控制图像上进行培训。因此，为了成功地，有必要拥有足够数量的缺陷图像和可用的产品。在OPE有理模式下，系统决定未知映像属于或所需对象的位置的哪个类别。检测还包括Reliabili百分比
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