可检测的主要瑕疵类型：
| 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 |
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产品特色：
1、学习速度——快
面向软件的特定类的外光疵点，给软件键盘输入 10 张或较多的疵点样版；软件凭借进一步学习了解 成立他的 NG 统计资料库，然而型成面向此种类 疵点的脑神经整体；当被检则产品工件凭借三维成像软件， 既可以被智能化辨识、标注和分类管理。
2、识别判断——准
Proxima 缺欠在线查测系统软件会很好的的结束高侵扰背 景下的的缺陷自动识别和不原则的数字图像浅析，符合人 眼辨认技术，同时叠层神经系统微信网络层对学习的整治 开始了很好的体能训练方法，令缺欠在线查测率低于传统化检 测方式以 2D 窗玻璃、五金结构件疵点检查实例：·魔鬼训练数据统计：100 张较差，100 张及格品·检验数据分析：1000 张·的缺陷鉴别率：以上 98%·漏检率：不大于 0.5%
3、检测效率——高
·选用独特 GPU 实现图片搜索操作，可多 GUP 并 行，导致探测期限可低至毫秒阶段。·检测的时候中查看的图文会进步骤的学习了解， 以此可以减少系统优化的时候。·加上系统工业自动化控制工厂线下提交产品金属机身缺点 的 OK/NG 评判和分 BIN。
4、应用范围——广
智力问题检则运用典例自动化色差查测已被普遍的在塑胶器材研发行 业、玻璃窗研发业、塑胶加工市场、网络 & 通 讯市场、汽车汽车市场、太阳的光能、PCB、聚酰亚胺膜、半 导体等市场……
典型案例
·电脑D面标签 | ·微信中框胶路 | ·苹果六手机背板护壳 | ·电话背板螺母所在位置度 |
| ·移动设备透气膜 | ·平果手机全向天线 | ·智能手机拆叠保障壳 | ·头戴式耳机子 |
| ·智力腕表表壳 | ·SIM 卡角架 ( 合金材料件 ) | ·亮光灯 ( 塑料管件 ) | ·镜头模组支架 ( 金属件 ) |
| ·笔记本充电宝元件表壳 | ·手机充电插头 ( 金屬件 ) | ·无线wifi电池苹果充电器电线电缆微米晶 | ·货车活塞杆 |
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