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时间：2025-09-09 编辑：半导体检测设备服务网
识渊干货|五个问题带你“上车”深度学习
01 深度学习是什么?
深度学习是机器学习的一个分支，深度学习模型能够通过学习大量数据来识别数据中的模式和关系，从而进行预测和决策。深度学习技术在SMT AOI软件中得到了广泛的应用，能够通过分析大量数据来提高检测精度，并能够自动学习和调整，适应不同的产品和生产线需求。
02 深度学习算法和传统算法有什么区别？
深度学习和传统的机器视觉算法最大的不同就在于特征提取。传统的视觉学习算法需要依赖人类的专家手动从数据中提取特征，而深度学习最大的特点便是利用深度神经网络从原始数据中自动学习提取特征，这不但避免了人工特征提取的问题，能学到更复杂抽象和更能泛化的特征，使得深度学习具有更好的通用性，同时特征的学习也会随着数据增加而提升，这使得学习算法会随着数据的质量和数量持续迭代提升性能，在很多任务上能达到更好的精度。
03 AOI中采用深度学习技术有什么作用？
AOI中的深度学习算法在不需要任何额外训练的情况下，可以自动准确地检测出客户提供的不同金板上不同元器件以及其重要组成区域（封装、焊盘、引脚、OCR和极性等），而且需要在后续判断缺陷中也使用深度学习算法，这样编程不需要像传统AOI一样人为确定颜色容忍度，进步大大简化了编程流程，提高了编程的效率。所以只有真正基于深度学习的AOI，实现了真正意义上的自动一键编程，将金板编程所需要的时间缩短到了几十秒到几分钟。
04 深度学习技术的开发流程
深度学习的开发流程往往包含一下几个关键环节：1）数据处理，2）神经网络模型选择，3）模型训练目标&策略的设计，4）模型推理部署。每一个环节都涵盖了许多深度学习技术。我们在开发SMT-AOI的过程中，对每一个环节都引入了许多前沿的深度学习技术，把每个环节都做到极致。
05 深度学习在工业中的实际应用如何？
深度学习在工业领域的应用主要在于以下几个方面：通过深度学习模型可以分析工业设备的数据；通过深度学习图像识别技术自动化检测产品缺陷；用于控制工业机器人，使其能够执行复杂的任务......
识渊科技结合100余种深度学习技术，具有自动提取特征，不需要元器件库，能够将编程时间缩短到几十秒到1分钟。缺陷判断更稳定更低误报，随着用户增多，算法还能持续自动迭代提升。识渊科技在提升算法泛化性、为模型赋予决策能力以及加速新产品研发效率等方面带来了革命性突破。
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