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工业质检算法 热门

工业质检AI算法基于机器视觉及深度学习技术,在复杂纹理图像和背景干扰情况下大幅度减少漏检误检,对质检流水线进行图象的采集处理、计算,最终进行实际检测、控制和应用,分析结果共享MES系统,产线自动缺陷分类,质检流程步骤规范,实现制造业的降本、增收、提质的数字化升级
工业质检算法

应用场景

  • 汽车制造
    汽车整车生产、轮胎等AI智能质检,实现各零部件划痕、瑕疵、损坏等智能识别,保障汽车整车生产的质量和效率
  • 新能源
    对光伏板、风机叶扇、锂电池等能源产品的外观变现、鼓包、裂纹等情况智能检测,大幅减少漏检、误检,提升生产效能
  • 3C电子
    通信设备、家电制造、食品加工、电子产品等众多工序及产品外观AI智能检测判定,实现开裂、变形、缺失、划伤、瑕疵、飞边等各类缺陷检测,大幅提升质检效率,确保产品品质
  • 原材料加工
    钢铁、化工、冶金等原材料表面瑕疵、形状、凹坑、锈蚀等智能检测,以及废钢、原料回收智能定级等各环节提效降本
  • 纺织业
    对面料的布匹瑕疵、标签、脏污、破洞、坏针、颜色等智能检测,提升验布效率,降低人工失误率
  • 医疗制药
    医疗药品、设备、耗材等智能化质检,实现药品压盖、贴标、喷码和装盒检测,识别计数、外包装缺陷、OCR光学字符识别等AI检测,提高医药产品的质量和安全性

常见问题

  • 算法怎么使用
    算法支持本地服务器/边缘端/云服务器等部署方式,边缘端部署可兼容华为昇腾/算能/瑞芯微/英特尔等边缘计算盒子,开箱即用
  • 算法怎么收费
    算法交付方式灵活,可根据实际需求情况和规模进行评估,主要有按路数授权/服务器授权/年包授权
  • 算法对摄像头有什么要求
    工业高清摄像头,支持摄像头利旧使用,RTSP/RTMP/GB28181等视频流接入,节省改造成本
  • 算法如何定制
    根据实际需求评估,通常单场景需要2000-5000张左右图片样本,定制流程:方案设计→数据采集→数据标注→算法开发→算法测试→算法迭代
  • 算法效果如何
    平均准确率≥95%,采用深度学习技术可持续迭代提升效果,平均每个算法有500+个细分场景,每个场景500-800张/段精准标注数据,从数据源头保障算法质量
  • 是否支持国产化部署
    已与华为昇腾/天数/登临等10余家国产芯片厂商完成适配,兼容国产CPU/GPU/NPU高质量满足项目信创要求
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