借助深度学习，MVTec 软件为各种各样的机器视觉任务提供了丰富而强大的方法。无论是分类、目标检测还是分割，它都能为每种应用提供合适的工具，同时兼具易于集成、高速度和工业级鲁棒性。
得益于统一的深度学习架构，所有方法都可以彼此灵活组合，也可以与传统机器视觉技术相结合。
为目标或图像区域分配预定义的类别，例如 OK/NOK 或类型 A、B、C。
例如可用于质量控制、分拣或材料识别。
可同时定位并分类多个目标，即使它们彼此重叠也可以实现。
例如可用于拾取放置、装配检测和机器人视觉。
无需事先提供缺陷样本，也能自动检测未知或罕见缺陷。
例如可用于表面检测、泄漏检测和缺陷检测。
为每个像素分配类别，并精确分离目标。
例如可用于纹理识别、部件分离和姿态估计。
即使目标重叠，也能检测到每个类别的独立物体实例。
例如可用于多目标检测和包装检测。
自动学习相关的边缘结构，以便后续评估。
例如可用于间隙测量、轮廓跟踪和拼接过程。
即使在复杂背景或部分遮挡的情况下，也能自动计数目标物体。
例如可用于包装或装配过程中的计数任务。
通过深度学习读取文本和数字，即使在复杂的光照或表面条件下也能识别。
例如可用于部件或序列号识别以及雕刻 OCR。
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