工业视觉检测一体化处理方案

来源:优游ub8     发布日期:2024-04-16 04:20:16

  半云科技自主研制规划了多维空间高速卷积神经网络AI视觉检测算法,完成缺点检测等缺点检测;完成变电站刀闸检测等智能实时视觉剖析检测,最高检测速度

  缺点标示简略:渠道完成标示可视化,终端用户可直接标示。 缺点分类灵敏:缺点分类可修改,适用于不同用户不同需求。

  强缺点信息可追溯:检测进程中的图画及缺点信息可保存 检测日志可追溯:检测进程中的操作、通讯等日志信息可保存 检测进程可再现:可再现检测时的处理进程,便于发现问题

  传统机器视觉有其固有优势,渠道支撑传统机器视觉技能 与深度学习处理方案结合,完成互补,处理杂乱场景下的缺点主动检测。

  全链路打通数据收集、标示、练习和布置环境,经过深度机器学习和多维空间高速卷积神经网络AI视觉检测算法,主动识别图画中的瑕疵或毛病,以到达大幅节约人力,进步产品出产功率及精度稳定性的作用。

  高度的产品化规划,使得最终用户在不需要技能人员的干涉下,在不必改动代码的条件下,可运用Bysight标示东西对图画上的缺点部分进行标示。

  缺点标示作业量大,且耗时耗力,经过半云自主研制多维空间高速卷积神经网络AI视觉检测算法,经过正确图画与缺点图片比对后,可做到主动引荐标示区域,大大削减运用者在标示时消耗的时刻。

  运用图片批处理剖析技能,将图画一次性打包进行检测剖析,进步检测剖析功率。比起单处理技能,能够乘多倍的速度处理图片,从而在高速出产线上检测图片时无瓶颈

  渠道交融深度学习与opencv技能,根据tensorflow等多种结构完成工业视觉图画检测,检测出图画上各种缺点的方位巨细和形状,并对其进行剖析,判别其是否合格。

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