机器视觉应用中，面对成像背景复杂、缺陷特征难以辨认的情况时，往往需要深度学习算法进行检测，因此，深度学习也被称为视觉检测的“杀手锏”。

然而，传统的视觉PC-Base方案并不能使用深度学习，需要做如下改进：

• 需要高性能主机和显卡跑算法

• 方案组件更多，算法复杂，需要更专业的技术背景

   在传统的检测领域，智能相机则能简化方案复杂度、减少成本开销。能否从智能相机的角度引出深度学习？海康机器人SC7000智能相机给出了答案。

SC7000 全解读

机身内置：深度学习目标检测/分类/OCR算法

• 光学组件：多款光源、镜头、自动对焦技术

• 通信协议：Profinet、Ethernet/IP、Modbus、TCP、UDP、FTP等

• 汽车零部件、3C、半导体、食药品包装等行业复杂环境下检测/识别

智慧算法助力，强劲内核加持

内置高性能十核芯片，单精度浮点数处理能力高达4TFLOPS，性能媲美桌面级显卡。

场景1：XX超市水果检测项目，应用深度学习分类工具

场景2：牛奶利乐包生产日期文本定位项目，应用深度学习文本定位工具

场景3：医药行业XX包装盒定位项目，应用深度学习目标检测工具

上表所展示的SC7000智能相机检测速度，在三种场景下综合结果已超过高性能工控机的效率，与目前主流显卡GTX1660Ti的速度接近。

• 内置海康机器人自研的多种深度学习算法工具，可完成目标检测、分类、字符识别等任务。

• 算法效率与桌面端一致，已经过大量案例的优化，轻松胜任各类检测任务。

   海康机器人深度学习OCR通过设计一个数十层的卷积神经网络来完成待识别字符图像的信息编码，然后使用启发式的注意力模型，实现从特征到字符的解码。其中，专为字符识别设计的启发式机制，模拟人脑的思维模式对注意力模型提取的特征进行合理性评估，使注意力模型在复杂场景中具有的强大适应性，实现大于99.5%的极高字符识别率。