当今人工智能立足于深度（多层）神经网络，进行深度机器学习，可以根据大量的训练数--据来提高模型优化能力。但这一显著优点需要增加海量的运算。随着计算机运算能力提升，深度神经网络发挥了杰出的实际应用价值。高速并行运算、海量数--据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破－所释放出来的力量将彻底改变和优化人们的工作和生活（科技优化生活＾＿＾）！这对人类的发展产生意义重大且深远的影响。

　　人工智能涉及的领域非常广泛，且深入人们的工作和生活各个方面。人工智能，特别是深度学习，需要大量数--据的应用和积累。这就需要高容量存储设备来支持大量数---据的留存。随着数--据的不断增加，人们开始在其中发现某种规律，引发了分析的需求。分析让大量的数---据有了价值，嵌有人工智能的机器开始懂得用户想要什么，需要干什么，可以预测未来变化或趋势，这种人工智能与场景的结合，要实现的就是改变生活方式和解放生产力。很多过去只有人能做的事情，现在更多的情况下能够通过机器实现，比如语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是，当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时，成本却越来越低廉。

　　产品分类: 印刷表面缺陷检测

　　 高品质的纸张不允许出现孔洞、夹杂、破损等各类瑕疵。纸张表面瑕疵检测系统能在线对生产制造过程中产生的表面瑕疵进行高速、精确的检测。系统能根据表面瑕疵的特征，实时识别并对瑕疵分类，结合现场工艺在线报警、打标并自动记录位置（卷长方向和宽度方向）。它广泛应用于新闻纸、特种纸、铜版纸、白板纸、美术纸、文化纸、香----烟纸、镭射纸等产品的表面瑕疵检测。

　　 产品详情

　　 高品质的纸张不允许出现孔洞、夹杂、破损等各类瑕疵。纸张表面瑕疵检测系统能在线对生产制造过程中产生的表面瑕疵进行高速、精确的检测。系统能根据表面瑕疵的特征，实时识别并对瑕疵分类，结合现场工艺在线报警、打标并自动记录位置(卷长方向和宽度方向)。它广泛应用于新闻纸、特种纸、铜版纸、白板纸、美术纸、文化纸、香----烟纸、镭射纸等产品的表面瑕疵检测。

　　 检测对象

　　 新闻纸、特种纸、铜版纸、白板纸、美术纸、文化纸、香---烟纸、镭射纸等

　　 主要性能

　　 1.典型瑕疵:刮痕、亮点、破损、黑斑、孔洞、皱褶、油斑等;

　　 2.检测宽度:任何宽度(可通过相机的组合满足不同的幅宽);

　　 3.检测速度:最----大2000m/min;

　　4.检测精度:最----大检测精度为0.01mm(可增加相机数量提高精度)