數據采集
采集來源-成像設備 如：IP攝像機、工業攝像機、紅外攝像機、顯微鏡、X光、光源、暗箱、導軌
成像要求： 圖像清晰、照度均勻、缺陷部分尺寸（>10*10）、樣本數量充足（>1000）
全部 園區 辦公 場館 社區 凈水 家居 城市 工業 醫療 大健康 農業 物流 車聯網 文化 教育 航空 建筑 交通 安防 電網 環保 通信 廣電 商貿 設備 氣象 旅游 監獄 政務 消防 金融 其他
我們能解決的核心痛點
-
大幅節省人力
傳統人工檢測方式，無任何智能檢測功能；
或有攝像頭、有簡單分析功能，
但無法解決大部分場景，人力投入大。
通過機器視覺智能診斷，大幅度節省人力成本。 -
質控保障
傳統質檢全靠人工一個一個看產品瑕疵，而人的經驗、以及情緒等都會造成質量控制無法保障.
通過大量數據訓練后算法識別精度可以非常穩定，以保障識別質量，加大產量。 -
提高效率
傳統方式效率低，影響生產線的全自動化。
通過圖像識別算法的不斷迭代，精度穩定可靠，
促進生產線自動化，減少人工干預，提升效率。
適用場景/客戶案例
-
工業-電池片瑕疵檢測
-
環保-垃圾分類識別
-
養殖-豬行為識別
-
交通-道路裂縫檢測
總體架構
方案實現流程
|
公安部備案號 11010502032413
