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發布時間:2020-07-24 00:00:00

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機器視覺-缺陷檢測
磁瓦 缺陷檢測
磁瓦的加工、生產過程中,會有碰傷,劃痕,裂紋等問題,背景復雜,使用傳統方式開發難度高,開發周期長,誤檢率高。為降低誤檢率、提高檢測品質,我們采用SmartKIT深度學習系統的分割工具,通過對缺陷部位的標注,通過有監督的學習,使得系統能夠自動識別缺陷部位的特征。在后期的生產中可以不斷優化模型,做到持續的智能檢測。
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電感 缺陷檢測
磁瓦的加工、生產過程中,會有碰傷,劃痕,裂紋等問題,背景復雜,使用傳統方式開發難度高,開發周期長,誤檢率高。為降低誤檢率、提高檢測品質,我們采用SmartKIT深度學習系統的分割工具,通過對缺陷部位的標注,通過有監督的學習,使得系統能夠自動識別缺陷部位的特征。在后期的生產中可以不斷優化模型,做到持續的智能檢測。
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磁芯 缺陷檢測
磁芯(鐵氧體)的加工、生產過程中,會有碰傷,劃痕,發白等問題,背景復雜,使用傳統方式開發難度高,開發周期長,誤檢率高。為降低誤檢率、提高檢測品質,我們采用SmartKIT深度學習系統的分割工具,通過對缺陷部位的標注,通過有監督的學習,使得系統能夠自動識別缺陷部位的特征。在后期的生產中可以不斷優化模型,做到持續的智能檢測。
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鉛筆箍 缺陷檢測
近幾年來鉛筆銷量穩定,據有關調查所得2018年全球規模約為每年百億只,對應筆箍的產量也保持相應的數量,中國筆箍的生產企業正在呈現增長的趨勢,有幾家大型的生產企業,年產量大概在10億級別。
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定子 缺陷檢測
定子零件的加工、生產過程中,會有碰傷,劃痕,雜志、贓物等眾多問題,背景復雜,使用傳統方式開發難度高,開發周期長,誤檢率高。為降低誤檢率、提高檢測品質,我們采用SmartKIT深度學習系統的檢測工具,通過對缺陷部位的標注,通過有監督的學習,使得系統能夠自動識別缺陷部位的特征。在后期的生產中可以不斷優化模型,做到持續的智能檢測。
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彈片 缺陷檢測
彈片的生產、裝載過程中,會出現漏裝、反轉、偏移等問題。使用傳統方式開發難度高,開發周期長,難以適應多變的情況,誤檢率高。為降低誤檢率、提高檢測品質,我們采用SmartKIT深度學習系統的檢測工具,通過對缺陷部位的標注,通過有監督的學習,使得系統能夠自動識別缺陷部位的特征。在后期的生產中可以不斷優化模型,做到持續的智能檢測。
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