使用人工智能技术，通过深度学习算法、数据训练不断优化识别效果，结合工业相机、机械手臂、自动化产线等设备，精度可达99%以上，广泛用于各种制造业领域的产品缺陷检测、OCR字符识别、工业自动化、智能安防监控等。
TECHNICAL ADVANTAGES
边缘智能计算可推进人工智能产品更快速落地,同时对边缘计算支持算法进行优化,可以满足客户的个性化订制需求，低成本的完成深度学习产品部署
计算机视觉技术专注于研发行业垂直领域的智能算法与训练模型库，致力于提供基于模式识别技术、深度学习、人工智能算法对视频图像进行处理分析和智能理解，识别不同物体及进行处理
重点研究视觉场景的硬件控制系统，包括边缘平台图像采集处理系统、自动化PLC电气控制系统等、可以广泛应用于机器人、工业视觉、人机交互等领域
PRODUCT/SERVICE
SERVICE TYPE
上传正常照片以及缺陷照片用来训练或测试
将上传的图像按照“训练用、验证用、测试用”进行分类
使用标记工具对图像上的缺陷部分进行标记，或者对图片进行分类
提取已经形成的深度学习模型，和原有的以C++/Java为基础的检测算法联动使用
通过训练好的模型来进行测试并检查结果
设置不同参数，训练深度学习模型
DEEP LEARNING DATA TRAINING MATHOD
利用 OK/NG 图像
训练深度学习模型
检测单张图 OK/NG
以及缺陷的类型
利用两张图片的差异
性训练深度学习模型
检测图像 OK/NG
以及缺陷的类型
利用同一产品不同光学条
件下的图像训练深度学习
模型检测图像 OK/NG
以及缺陷的类型
利用 OK 图像
训练深度学习模型
检测图像 OK/NG
以及缺陷的类型
