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方案概述:

全链路打通数据采集、标注、训练和部署环境,通过深度学习和图像处理算法,进行全自动生产流程管理,自动识别图像中的瑕疵或故障。

方案架构工业视觉检测解决方案全链路打通数据采集、标注、训练和部署环境,通过深度学习和图像处理算法,进行全自动生产流程管理,自动识别图像中的瑕疵或故障,以达到大幅节省人力,提高产品生产效率及精度稳定性的效果。架构特点全链路打通自动机器学习实现全自动管理方案优势一站式完成所有的采集、标注、训练和部署一站式完成,快速精准判断工业产品表面是否有缺陷,解决质检中难以解决的多种缺陷精确分类问题。减少人力成本精准的判断与分析识别缺陷的种类,分析各类缺陷的影响严重程度与范围,识别精度稳定可靠,提高效率,减少人力成本。自动流水线全链路打通后,完成产品质检-修复的整套自动化解决方案,不仅可以快速定位产线问题,还可以分析指导后续的修复处理方案,工作持续稳定,全自动流水线。落地案例天合光能电池片A品率提升7%利用人工智能深度学习算法,对产线不影响的情况下,通过找出数据背后隐藏的问题,解决工业质检中难以解决的多种缺陷精确分类问题,增强质检后续流程的精确自动化能力。
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