中科迪宏于2025年开工伊始，正式宣布将DeepSeek接入其自研的TimesAI深度学习开发平台，共启工业AI检测新征程。

    TimesAI深度学习开发平台旨在将先进的人工智能技术融入精密制造领域，凭借其技术优势和成熟的解决方案，长期处于行业领先地位，尤其在精密小件的工业AI检测领域排名第一。

    此次TimesAI与DeepSeek的融合，不仅仅是技术的叠加，更是两者的有机整合，标志着深度学习与机器视觉技术进入了一个新的发展阶段。使得机器视觉在复杂场景下的应用更加精准和高效。

深度学习与机器视觉的结合：技术驱动的变革

深度学习如何提升机器视觉的识别精度和效率

    深度学习可以极大提升机器视觉的识别精度和效率，其主要依靠神经网络自动学习图像中的特征。你可以理解为，它就像在训练一个超级熟练的“观察员”，能够快速、准确地识别各种物体和细节。

    那它是怎么提升识别能力的呢？

    1.自动学习特征，减少人工干预

传统的机器视觉系统需要工程师手动设计识别规则，例如判断零件是否合格，可能要设定颜色、形状、边缘等参数。但深度学习通过卷积神经网络（CNN）能够自动学习这些图像特征。例如，它可以发现“这个合格零件的边缘有某种特定的弧度”或“不合格零件上常见某种瑕疵”，无需人为定义规则，大大减少了人工干预，并显著提高了识别的准确性。

     2.处理复杂场景，提高识别稳定性

    在工业生产中，零件可能因角度、光照变化或部分遮挡而呈现不同外观。

    传统算法往往受这些因素影响，导致识别错误。而深度学习利用数据增强技术（如几何变换、颜色变换、噪声添加等），能够扩展训练数据的多样性，从而提高模型的泛化能力，有效防止过拟合（即模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳）。这一能力使深度学习在复杂环节下依然能保持高稳定性和高精度的识别效果。

    3.大量训练数据，越用越准

    深度学习的一个核心优势是可以通过大量数据进行训练，不断优化模型参数，提高识别精度。

    以零件检测为例，深度学习模型（如卷积神经网络CNN）在训练初期并不了解“合格”和“不合格”的具体特征。

    通过前向传播（Forward Propagation）,模型将零件图片输入神经网络，逐层提取特征，从简单的边缘、纹理到更复杂的形状和结构，并最终给出预测结果。然后，损失函数（Loss Function）计算模型预测结果与真实标签之间的误差。误差越小，说明模型判断越准确。

    4.计算速度快，实时检测

    深度学习依靠GPU并行计算（Parallel Computing）和高效张量运算，能在短时间内处理海量数据，提高检测速度。GPU具备成千上万个计算核心，可同时执行矩阵运算，加速卷积计算和特征提取。此外，模型优化技术（如量化、剪枝）进一步减少计算量，提高推理效率。

    例如，在生产线上，深度学习可在毫秒级完成产品检测，确保高速生产不受影响。

深度学习在复杂场景中的应用价值

▲ 需求点如下：

1. 全周不可有裂纹

2. 各周边缺口与崩边不可大于1*1mm

3. 内R不能有磨伤

4. 全周沙眼直径不能大于1mm

      

架设环境：使用环形光，边缘轮廓清晰可见，缺陷可以清楚地呈现出来

⚪ 软件方案整体界面展示：

⚪ 软件方案思路展示：

⚪ 软件处理结果展示：

    如上所示，模型在较为稳定的打光成像条件下，可以稳定判别出磁石类别，并且检出缺陷。结果可视化方面做了一定调整，使得整体界面更加简介易懂，处理速度能够达到126ms，可以满足时序要求。

⚪ 运行界面&测试结果展示：