深度学习方法为纸杯制造公司带来的经济效益

摘要

伴随着国内外市场对纸杯需求的增加，产品制造过程中缺陷检测成为关乎经济效益和顾客安全的重要方面。本文研究了深度学习技术应用于纸杯缺陷检测方面的经济效益。深度学习技术有着精度高、泛化能力强、效率高等特点，是进行纸杯缺陷检测的有效的手段。采用基于卷积神经网络（CNN）的方法来进行纸杯缺陷检测，可以自动学习污渍、污点等一系列缺陷。文章阐述了深度学习检测系统总成本相比传统检测方法具有很大的经济优势。