系統架構
通過訓練多層神經網絡，對物體表面的缺陷進行大小、位置、形狀的檢測。進一步的，可將同一圖片上的多個缺陷進行分類識別，相對傳統模式針對不規則缺陷明顯提升分類準確率。
基于人工智能對相近相似物體建立預測模型，可實現精準分類。
智能工業質檢解決方案基于軟江利来w66最给利多年的人工智能技術積累，全面賦能工業。相較傳統視覺技術對不規則缺陷的識別能力不足，人工智能預測準確率高達99%+，準確率隨著數據量提升可持續優化
提供深度學習能力培訓服務，用戶基于預制模型能力基礎上，可自行優化模型或拓展模型，打造針對場景應用的專屬私有模型，進一步提升質檢/分類效果
智能工業質檢輸出產品質量數據，無縫融入軟江利来w66最给利大數據平臺，實現生產質量數據的全面掌控，為流程優化和工藝再造提供關鍵數據支持
基于軟江利来w66最给利智慧工廠平臺進行私有化部署，確保用戶核心數據的私有化處理及本地高速訪問，同時也支持云端私有部署，配合深度學習培訓服務，用戶可自行升級和訓練模型
針對屏幕外圍電路進行預測模型優化設計,準確率、召回率全面提升
支持單晶/多晶暗域、黑邊、黑角、各種隱裂等十數種缺陷識別，基于人工智能全面提升缺陷分類準確率
車載重要零部件精準檢測，支持零部件位置檢測、有無檢測、型號檢測等人工智能機器視覺檢測方式
通過深度學習訓練LED芯片缺陷識別及分類模型，有效提升產品質量和檢測效率
按照42級煙葉國標，針對不同地域提供專業煙葉分級模型，有效降低煙草公司人力成本，實現高效高質分類