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HxGN Visual Detection人工智能产品瑕疵模型训练平台
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利用深度的深造神经网络算法、初中级图文加工处理、模式英文正常识别等构建高精密度较、高效能率、高自己化的精淮探测,为不一行业中微信用户彻底防止遗憾探测和大小探测作为可靠的的彻底防止设计。
机器型号:

类产品淘宝手机端

为了能够默契趋于严格的缺点验测需求具体分析,研发团队出鉴于强度1深造的HxGN Visual Detection缺点验测软文体统,使用强度1感觉神经网洛高效率的能地对深造3d模型来进行进行训练,一个劲落实机深造成功的计算具体分析,识贫高效率的能解決品牌外壁缺点验测关键点见到的种种问题。


可检测的主要瑕疵类型有但不限于:

划痕刀痕崩缺气泡凸起凹痕
擦伤杂质变形崩边白点条纹
黑点皱缩波纹裂纹


产品特色:

1、学习速度——快

面对新产品的某个类形的外观设计缺欠,给程序键入 10 张或大量的缺欠样板;程序根据深度1学习成绩 构成你的 NG 数据报告库,然而构成面对这类 缺欠的神经末梢装置;当被判断部件根据影像程序, 能够被自动化分辨、标记符号和进行分类。


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2、识别判断——准

HxGN Visual Detection 污点加测平台但是合理有效的完成任务高干拢背 景下的不足正常识别和不自然规律的形象分享,可达人 眼辨明水准测量,与此同时多层电路板中枢神经网层对自学模特 实现了合理有效操练,让污点加测率低于经典检 测原则以 2D 破璃、重金属箱体污点检查为例子:·训练课数据文件:100 张欠佳,100 张及格品·查重统计数据:1000 张·疵点分辨率:低于 98%·漏检率:乘以 0.5%

3、检测效率——高

·运行独立性 GPU 使用图片大全处置,可多 GUP 并 行,让查重時间可低至毫秒级别划分。·测量方法时候中修改的图文也可以进三步的学, 为了少升级优化时候。·搭配自动式化实行装配车间手机在线搞定所需要的零部件外觀破损 的 OK/NG 分辨和分 BIN。

4、应用范围——广

智力有瑕疵探测应运应用案例智慧缺欠检侧已被广泛应用的应用在金屬运动器械加工行 业、破璃加工业、材料生育相关业内、光电 & 通 讯相关业内、汽车的相关业内、太阳系能、PCB、塑料薄膜、半 导体等相关业内……


5、操作难度——易

手机软件页面遵守微软系统会议室规定定制,操作步骤工作流程只需“标志,体能训练,测试”几步可以了出结果显示,不同繁杂技术培训就能入门。


外观瑕疵检测系统(图2)


典型案例


·电脑D面标签

·手机上中框胶路·手机手机背板金属外壳·微信背板螺母位址度
·手机上贴膜·手机号定向天线·手机号可折叠保护好壳·头戴式耳机子
·智力电子手表金属外壳·SIM 卡支撑架 ( 金属材料件 )·闪光弹灯 ( pp产品 )

·镜头模组支架 ( 金属件 )

·能充电气产品金属外壳·冲电头 ( 彩石件 )·移动快充器纳米级晶·车辆连杆


外观瑕疵&尺寸检测方案(图2)

外观瑕疵&尺寸检测方案(图3)

外观瑕疵&尺寸检测方案(图4)

外观瑕疵&尺寸检测方案(图5)

外观瑕疵&尺寸检测方案(图6)

外观瑕疵&尺寸检测方案(图7)

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外观瑕疵&尺寸检测方案(图9)


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