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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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