單面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(shí)時監(jiān)控
OCR檢查
質(zhì)量檢驗(yàn)
- 小樣本訓(xùn)練：降低AI算法對數(shù)據(jù)規(guī)模的過度依賴，在常見缺陷類型檢測中，僅需少量數(shù)據(jù)即可實(shí)現(xiàn)快速訓(xùn)練部署，獲得較高的檢測準(zhǔn)確率。
- 遷移學(xué)習(xí)：增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的普適性。基于同材質(zhì)產(chǎn)品共同特征的提取和訓(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)品模型，解決少樣本、多模型的應(yīng)用場景問題。
- 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，并通過可視化熱力學(xué)圖指導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)化。
- 硬件加速優(yōu)化：全面加速軟硬件優(yōu)化。在保證檢測精度和精確度的基礎(chǔ)上，能夠比傳統(tǒng)算法更快地檢測細(xì)小物體。
- 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，增加此類數(shù)據(jù)的訓(xùn)練權(quán)重，有效提升檢測精度。
- 精準(zhǔn)特征識別：通過優(yōu)化算法底層框架，使檢測目標(biāo)區(qū)域與檢測結(jié)果無限重合，從而提高檢測精度，大幅降低過檢和漏檢率。
