• DLIA (Deep Learning for Industrial Applications)是一款基于深度学习的智能工业视觉缺陷检测解决方 案,用于解决工业复杂缺陷分类、检测等问题,适用于各种工业复杂环境,具有缺陷自动学习功能,学习越多 检出率...
    随着Al技术的逐渐成熟,越来越多的企业希望借助AI技术,实现智能质检。传统质检更多依靠有经验的人工劳动力来实现质量检查甚至分拣,但这样的方式,许多场景会有检查效率低,审核质量不稳定,人力投入成本高且难招聘...
    在工业领域,基于AI技术可以将工业大数据转化为有效信息、抽象为模型、辅助人类进行精准决策,最终实现工业过程高效配置和执行。
    在引入AI质检员之后,无论是时间还是人力成本都有着巨大的下降。AI质检适用于众多业务场景,包括但不限于LED芯片检测,液晶屏幕检测,光伏EL检测,汽车零件检测等,今天我们呈现的案例是金属材料表面细微缺陷质检。...
    AI质检主要研究的是内部质检。内部质量检查是指企业内部质检部门为了确保满足交付的工作质量要求,对工作结果抽取样本,进行连续且达置信区间的检查或验证,并对结果进行分析运用。...
    在工业流水线运行过程中,胶钉装配缺陷识别是一项很大的工程。由于胶钉在装配过程中,会出现安装失误以及胶钉破损,划痕,凹坑等问题。所以当人工进行工业流水线检测时,常常会出现漏看,误看等问题。但如果使用AI质...
    在搪瓷检测过程中,会出现胆口露铁,焊瘤,焊渣,露底,中部露铁等问题。所以当人工进行工业流水线检测时,常常会忽略。对丰富缺陷形态的检出是深度学习的应用方向,而针对耗时与检测分类准确率,通过虚数科技深度学...
    深度学习运用到汽车制造行业中,不仅提高了自动化效率和产品质量,同时能够不断减少人工成本的投入,实现汽车行业生产制造的高质量检测,大大提高了企业的效益。吉林长春汽车厂实现Al实时瑕疵检测任务DLIA(DeepLearn...
    广东最大半导体厂商实现产线自主Al训练与检测DLIA(DeepLearningforIndustrialApplications)是一款基于深度学习的智能工业视觉缺陷检测解决方案,用于解决工业复杂缺陷分类、检测等问题,适用于各种工业复杂环境,具....
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