工业机器视觉检测解决方案

基于AI+视觉技术，代替人眼进行各种产品质量、环境安全、完整性的检测工作，如定位、识别、测量和检验等，提高制造业生产效率和产品质量、节约人力成本。

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业务挑战
人工目视检测存在效率低、准确率低、对人眼伤害大且成本高
整体架构
✔ 上传照片：上传正常照片以及缺陷照片用来训练或测试；
✔ 图片分类：将上传的图像按照“训练用、验证用、测试用”进行分类；
✔ 标记：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；
✔ 形成模型：设置不同参数，训练深度学习模型；
✔ 测试：通过训练好的模型来进行测试并检查结果；
✔ 输出模型：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。
应用场景
产品质量检测

产品表面缺陷检测是工业领域机器视觉技术主要应用场景，其检测的准确程度直接会影响产品最终的质量优劣。 通过工业机器视觉检测，减少传统人工 检测的低效率、不准确等问题。

马桶外观质检

烟草及包装质检

布匹缺陷质检

经编机断纱质检

安全通道检测

安全通道是否畅通直接关系到人民生命安全、财产安全，安全通道管理，是物业和公共安全管理的重要内容；构建基于深度学习技术的安全通道巡检技 术，可以做到对安全通道实时检测、实时告警，从而保障安全通道安全、通畅，让安全通道真正起到“救命通道”的作用。

白天

晚上

大太阳

地面潮湿

低清摄像头

地面倒影

暴雨

方案特色
自主研发AI算法能力
提供稳定、精确、可靠的技术服务
多种检测模型
可快速部署、验证可行性
松耦合集成方案，摆脱硬件束缚
丰富经验
兼容多行业的产品质量检测需求
方案价值

快速实现

人工智能和深度学习不需要长时间的编程或冗长的算法。学习速度很快，快速完成训练。

产品改进和质量控制

使用人工智能记录检验结果并评估产品质量，在整体过程中跟踪数据并实施改进。

降低劳动力成本

基于机器视觉，可以实现全天候24小时不间断工作，实现机器代替人工，降低成本