數(shù)據(jù)采集
采集來(lái)源-成像設(shè)備 如:IP攝像機(jī)、工業(yè)攝像機(jī)、紅外攝像機(jī)、顯微鏡、X光、光源、暗箱、導(dǎo)軌
成像要求: 圖像清晰、照度均勻、缺陷部分尺寸(>10*10)、樣本數(shù)量充足(>1000)
通過(guò)深度學(xué)習(xí)和圖像處理算法,進(jìn)行全自動(dòng)生產(chǎn)流程管理,自動(dòng)識(shí)別圖像中的瑕疵或故障,以達(dá)到大幅節(jié)省人力,提高產(chǎn)品生產(chǎn)效率及精度穩(wěn)定性的效果。
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大幅節(jié)省人力
傳統(tǒng)人工檢測(cè)方式,無(wú)任何智能檢測(cè)功能;
或有攝像頭、有簡(jiǎn)單分析功能,
但無(wú)法解決大部分場(chǎng)景,人力投入大。
通過(guò)機(jī)器視覺智能診斷,大幅度節(jié)省人力成本。
質(zhì)控保障
傳統(tǒng)質(zhì)檢全靠人工一個(gè)一個(gè)看產(chǎn)品瑕疵,而人的經(jīng)驗(yàn)、以及情緒等都會(huì)造成質(zhì)量控制無(wú)法保障.
通過(guò)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練后算法識(shí)別精度可以非常穩(wěn)定,以保障識(shí)別質(zhì)量,加大產(chǎn)量。
提高效率
傳統(tǒng)方式效率低,影響生產(chǎn)線的全自動(dòng)化。
通過(guò)圖像識(shí)別算法的不斷迭代,精度穩(wěn)定可靠,
促進(jìn)生產(chǎn)線自動(dòng)化,減少人工干預(yù),提升效率。
適用場(chǎng)景/客戶案例
工業(yè)-電池片瑕疵檢測(cè)
環(huán)保-垃圾分類識(shí)別
養(yǎng)殖-豬行為識(shí)別
交通-道路裂縫檢測(cè)
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