雙面AI人工智能檢測設(shè)備
≤5
最小樣本量
>99.99%
巧合
>30
兼容型號數(shù)量
99%
自動化
AI相機(jī)
實時監(jiān)控
OCR檢查
質(zhì)量檢驗
- 單正樣本:對于圖像特征清晰、缺陷類型單一的產(chǎn)品,通過OK樣本訓(xùn)練,可在短時間內(nèi)達(dá)到較高的檢測準(zhǔn)確率,實現(xiàn)項目的快速部署
- 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí):利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法在檢測速度和檢測穩(wěn)定性方面的應(yīng)用優(yōu)勢,結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法抗干擾、高效特征提取、泛化能力強(qiáng)等特點,有效提升商品檢測的穩(wěn)定性和檢測準(zhǔn)確率
- 可視化調(diào)試:解決“分類”模塊下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的黑盒問題深度學(xué)習(xí)算法,并通過可視化熱力圖指導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化。
- 遷移學(xué)習(xí):增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的普適性?;趯ν馁|(zhì)產(chǎn)品共性特征的提取和訓(xùn)練,提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的檢測普適性,將模型遷移到更多產(chǎn)品型號,解決少樣本、多型號的應(yīng)用場景問題。
- 圖像特征增強(qiáng):通過多維特征提取,有效提升檢測精度。對訓(xùn)練集圖像進(jìn)行多維特征提取,自動篩選有效特征信息,并增加此類數(shù)據(jù)的訓(xùn)練權(quán)重,有效提升檢測精度。
- 硬件加速優(yōu)化:全面加速軟硬件優(yōu)化。在保證檢測準(zhǔn)確率和精度的基礎(chǔ)上,能夠比傳統(tǒng)算法更快地檢測出小件物品。