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）
"見(jiàn)遠(yuǎn)"行業(yè)視覺(jué)智能診斷方案
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。
全部 園區(qū) 辦公 場(chǎng)館 社區(qū) 凈水 家居 城市 工業(yè) 醫(yī)療 大健康 農(nóng)業(yè) 物流 車聯(lián)網(wǎng) 文化 教育 航空 建筑 交通 安防 電網(wǎng) 環(huán)保 通信 廣電 商貿(mào) 設(shè)備 氣象 旅游 監(jiān)獄 政務(wù) 消防 金融 其他
我們能解決的核心痛點(diǎn)
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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(jué)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
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工業(yè)-電池片瑕疵檢測(cè)
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環(huán)保-垃圾分類識(shí)別
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養(yǎng)殖-豬行為識(shí)別
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交通-道路裂縫檢測(cè)
總體架構(gòu)
方案實(shí)現(xiàn)流程
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公安部備案號(hào) 11010502032413
