数据采集
采集来源-成像设备 如:IP摄像机、工业摄像机、红外摄像机、显微镜、X光、光源、暗箱、导轨
成像要求: 图像清晰、照度均匀、缺陷部分尺寸(>10*10)、样本数量充足(>1000)
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大幅节省人力
传统人工检测方式,无任何智能检测功能;
或有摄像头、有简单分析功能,
但无法解决大部分场景,人力投入大。
通过机器视觉智能诊断,大幅度节省人力成本。
质控保障
传统质检全靠人工一个一个看产品瑕疵,而人的经验、以及情绪等都会造成质量控制无法保障.
通过大量数据训练后算法识别精度可以非常稳定,以保障识别质量,加大产量。
提高效率
传统方式效率低,影响生产线的全自动化。
通过图像识别算法的不断迭代,精度稳定可靠,
促进生产线自动化,减少人工干预,提升效率。
适用场景/客户案例
工业-电池片瑕疵检测
环保-垃圾分类识别
养殖-猪行为识别
交通-道路裂缝检测
采集来源-成像设备 如:IP摄像机、工业摄像机、红外摄像机、显微镜、X光、光源、暗箱、导轨
成像要求: 图像清晰、照度均匀、缺陷部分尺寸(>10*10)、样本数量充足(>1000)
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