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人工智能外观缺点测试系统

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所在地: 全国
***更新: 2018-11-13 14:20:20
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产品详细说明

随着工业4.0的发展,制造业不断升级, 尤其是对承担机器视觉功能的固像分析需要正在急速增加。 诺威特在现有的技术无法解决的领域, 通过人工智能算法, 在瑕疵检测及分类等各种产业群中,创造新的价值。

通过算法,使得机器能从大量历史数据中学习规律,从而对新的样本做智能识别,深度学习是机器学习中一种基于对 数据进行特征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像章强度值的向量,或者更抽象地 表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,缺点类型)。


缺点检测以高精确度与高处理速度为基础更好的服务于有自动化需求的制造业工厂

  部分案例

  皮革纹路分类检测案例

  视觉设备参数检测数据

  设备类型非标检测数量3000

  光源类型条形光源*4过检数量0

  相机类型面阵500万像章漏检数量0

  PC显卡类型1070检测准确率100%

  检测速度7张/秒

  检测项目皮革纹理粗细分类

  训练数据:30张图像 (粗纹10张图像, 细纹10张图像, 中纹10张图像)

  检测数据:3000张图像软件名称:软件功能模块Classification (分类) 检测结果:准确度100%

  PCB板缺点检测案例

  视觉设备参数检测数据

  设备类型非标检测数量30000

  光源类型条形光源*2过检数量45

  相机类型面阵500万像章漏检数量0

  PC显卡类型1060检测准确率99.85%

  检测速度5张/秒

  检测项目表面损伤、焊盘不   等

  训练数据:750   张图像(NGs2ss长、OK225   张)     检测结果:准确度nbsp;    检测数据:

30000 张图像软件名称:软件功能模块Segmentatin(分割)

  简便快速生成深度学习模型,无需算法比较好化作业

诺威特是在PCB、光伏、显示屏、电子产品、新能源电池等多种领域使用的以深度学习为基础的机器视觉

检测软件。现在也在现场以多样的数据为基 础进行学习不测试,不断实现性能的提升。从标签工具到结果输

出,以验观的图片结果为基础为用户提供相当jia的用户体验以及便利性。已在复杂的生产线 上提供数据采检

、缺点检测服务。


文章来源地址: http://yiqiyibiao.chanpin818.com/zyyqyb/qtzyyqyb/deta_1390973.html

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