深度学习的语义分割技术可以实现缺陷类别或物体的像素级别定位和分类。这种方法特别适用于需要精确物体边界的检测任务，无需复杂的编程。
语义分割为图像中的每个像素分配一个类别，而无需区分同一类别的不同实例。例如，可以精确地分离物体的缺陷区域和非缺陷区域。
在模型训练过程中，使用足够的训练数据来学习像素级别的分类。模型学习预测图像中每个像素代表的类别（例如：“良好”、“缺陷”、“背景”）。对于每个预测的像素，还会计算一个置信度分数，以表示分类的可靠性。
在 HALCON 和 MERLIC 中
即使是难以检测的缺陷，也能以像素级准确度轻松识别。
对于复杂的检测任务，模型可以通过最小化参数设置进行训练。
分类的高可靠性，每个预测像素都配有置信度分数以支持其准确性。
特别适用于实时在线检测或在变化的生产条件下使用。
在食品行业，语义分割可以精确区分输送带上的不同类型蔬菜。该方法在像素级别对不同类型的蔬菜进行分类，并将其分开以便进一步处理。
该技术可以应用于电子制造中的组件，区分有缺陷的部件和完好的部件，并自动标记故障组件。
语义分割已完全集成到HALCON中，并通过MVTec MERLIC提供，允许您轻松地将深度学习分割模型集成到您的应用程序中——无需深入的编程技能。
HALCON提供强大的功能，用于深度学习模型的训练和推理。了解更多关于HALCON的信息
MERLIC提供一个用户友好的工具，即使没有深入的AI知识也能使用。了解更多关于MERLIC的信息
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