各位有用 Pytorch 或 Tensorflow 做制造业产品外观不良检测的吗？

• 資深大佬 : neoblackcap

  如果用 OpenCV 的话代码量应该大一点吧，所以好奇有没有用新出来的东西去搞。

• 主 資深大佬 : john170502

  这种东西人工识别准确率不够吧

• 資深大佬 : Bryan0Z

  * 这种东西人工智能识别准确率不够吧

• 資深大佬 : Bryan0Z

  我记得 kaggle 上有过检测钢材缺陷检查的 赛事，Pytorch, ts 都有人提交

  https://www.kaggle.com/c/severstal-steel-defect-detection

• 資深大佬 : byfar

  看来现在还不成熟啊。。。。

• 主 資深大佬 : john170502

  工业上，人工智能检查没有铺开的原因是，一般识别准确率要求最低 99.98%。
  在这么高的准确率下，误报（良品识别为残次品）是绝对要避免的。因为出现残次品一般意味着工艺流程、设备、原材料出现了问题。是要停工检查的。经济损失太大了。

  所以，目前质检领域主要还是靠 OpenCV 针对某一个特性进行检查。这样试运行发现误报的情况可以迅速改进，如果发现改进不了，项目就下线继续靠人工检查了。

• 資深大佬 : sivacohan

  我毕业设计也做的模式识别，工具不重要，当年还是用的 MATLAB + BPNN 做的，识别率照样 99%。