代碼（勿刪）
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發布時間：2020-07-24 00:00:00
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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。
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。
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。
零件 識別分類
工業生產時會出現相似型號的零件混雜在一起的情況，人工分揀困難極大，效率低下，錯誤頻出，該系統用于輔助機械手臂對零件進行分揀，通過圖像識別技術指引機械手臂對零件進行快速準確的分揀。
藥片 識別分類
藥品生產有一定概率會出現其它類型的藥品混入的情況，人工分揀困難極大，效率低下。該系統用于輔助機械機構對藥品進行分揀，通過圖像識別技術指引機械機構對混入的藥品進行快速準確的篩選。
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