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一篇文章帶你了解什么是VisionBank AI深度學(xué)習(xí)軟件

Microvision維視智造 ? 2021-05-28 17:23 ? 次閱讀
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深度學(xué)習(xí)視覺系統(tǒng)

VisionBank AI是維視智造專為生產(chǎn)加工制造業(yè)設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)視覺解決方案,將傳統(tǒng)算法工具庫和深度學(xué)習(xí)相融合。傳統(tǒng)算法工具庫作為標(biāo)準(zhǔn)算法工具,使用者易于上手,與深度學(xué)習(xí)技術(shù)融合后,使檢測準(zhǔn)確性提高到100%,同時簡化了開發(fā)流程,提高了效率,簡單易用。

ai深度學(xué)習(xí)軟件

相對單純的深度視覺優(yōu)勢 AI

深度學(xué)習(xí)視覺優(yōu)勢

傳統(tǒng)算法工具庫和深度學(xué)習(xí)相融合

單純深度視覺只能通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練,得到相應(yīng)的結(jié)果,不方便現(xiàn)場人員針對具體圖像調(diào)試參數(shù),具體圖像有問題,只能再次訓(xùn)練,訓(xùn)練的結(jié)果不滿足時調(diào)試難度很大。VisionBank AI先用傳統(tǒng)算法,再用深度學(xué)習(xí)過濾,現(xiàn)場人員還可以結(jié)合客戶規(guī)格調(diào)整傳統(tǒng)算法的參數(shù)。

簡單易學(xué)

單純深度視覺如果需要調(diào)整算法,對人員的水平要求較高,造成的成本也比較高;VisionBank AI深度學(xué)習(xí)只做Yes 或 No的判斷,規(guī)則簡單,容易學(xué)習(xí)。

降低應(yīng)用成本

單純深度視覺需要高性能的計(jì)算硬件作為支撐,成本很高。VisionBank AI深度學(xué)習(xí)對硬件的要求會低一些。

VisionBank AI深度學(xué)習(xí)工具 AI

VisionBank AI深度學(xué)習(xí)缺陷檢測與字符識別工具

微信截圖_20210528093726

VisionBank AI傳統(tǒng)算法與深度學(xué)習(xí)技術(shù)融合

傳統(tǒng)算法工具庫:自適應(yīng)缺陷、線陣缺陷、角點(diǎn)缺陷、邊界毛刺等工具中融入深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)融合

傳統(tǒng)算法中添加深度學(xué)習(xí)技術(shù)

VisionBank AI深度學(xué)習(xí)模塊化

基于深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)的算法模塊化,使用者操作簡單。

微信截圖_20210528093807

VisionBank AI深度學(xué)習(xí)模型管理

用于多類產(chǎn)品深度學(xué)習(xí)檢測的深度學(xué)習(xí)模型管理,使檢測程序清晰化。

VisionBank AI深度學(xué)習(xí)模型管理

傳統(tǒng)算法中添加深度學(xué)習(xí)技術(shù)

VisionBank AI深度學(xué)習(xí)視覺解決方案主要應(yīng)用 AI

VisionBank AI深度學(xué)習(xí)視覺解決方案在缺陷檢測上,具可查找外觀有差異的零件,它可檢測噪音背景上、照明不佳的環(huán)境中、低對比度零件上、甚至彎曲或形狀變化零件上的特征。

微信截圖_20210528094112

VisionBank AI深度學(xué)習(xí)視覺解決方案在字符識別上,可識別到字符不規(guī)則、字符連接無法分割、點(diǎn)狀字符等,解決傳統(tǒng)字符識別算法在一些場景不易識別或識別率低的問題。

VisionBank AI深度學(xué)習(xí)視覺解決方案典型案例

VisionBank AI太陽能電池板EL缺陷檢測

太陽能電池板EL缺陷檢測太陽能電池板EL缺陷檢測2

檢測對象:電池片/電池板EL檢測

檢測速度:3s-8s

檢測幅寬:2000*1600mm(可定制)

檢測精度:<0.03mm斷層

適用設(shè)備:EL分選機(jī)、EL檢測儀等

訓(xùn)練數(shù)據(jù):17000張(NG5000張,OK12000多張)

檢測數(shù)據(jù):30000張

檢測結(jié)果:準(zhǔn)確率 99.98%

檢測內(nèi)容:層壓前/后,通過高分辨率的紅外相機(jī)拍攝組件的近紅外圖像,獲取并判定電池片的缺陷,常見包括:裂紋、裂片、黑斑、短路、黑邊、亮斑、斷柵、虛焊、混檔、過焊、絨絲等。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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