来源:2021-05-31 15:31:15 热度:

深度学习应用专题︱VisionBank AI深度学习视觉解决方案

 \"深度学习视觉系统\"

VisionBank AI是维视智造专为生产加工制造业设计的深度学习视觉解决方案,将传统算法工具库和深度学习相融合。传统算法工具库作为标准算法工具,使用者易于上手,与深度学习技术融合后,使检测准确性提高到100%,同时简化了开发流程,提高了效率,简单易用。

\"ai深度学习软件\"

相对单纯的深度视觉优势  AI

\"深度学习视觉优势\"

传统算法工具库和深度学习相融合

单纯深度视觉只能通过大量数据训练,得到相应的结果,不方便现场人员针对具体图像调试参数,具体图像有问题,只能再次训练,训练的结果不满足时调试难度很大。VisionBank AI先用传统算法,再用深度学习过滤,现场人员还可以结合客户规格调整传统算法的参数。

简单易学

单纯深度视觉如果需要调整算法,对人员的水平要求较高,造成的成本也比较高;VisionBank AI深度学习只做Yes 或 No的判断,规则简单,容易学习。

降低应用成本

单纯深度视觉需要高性能的计算硬件作为支撑,成本很高。VisionBank AI深度学习对硬件的要求会低一些。

 

VisionBank AI深度学习工具 AI

VisionBank AI深度学习缺陷检测与字符识别工具

\"微信截图_20210528093726\"

VisionBank AI传统算法与深度学习技术融合

传统算法工具库:自适应缺陷、线阵缺陷、角点缺陷、边界毛刺等工具中融入深度学习技术。

\"深度学习技术融合\"

传统算法中添加深度学习技术

VisionBank AI深度学习模块化

基于深度学习算法实现的算法模块化,使用者操作简单。

\"微信截图_20210528093807\"

VisionBank AI深度学习模型管理

用于多类产品深度学习检测的深度学习模型管理,使检测程序清晰化。

\"VisionBank

传统算法中添加深度学习技术

VisionBank AI深度学习视觉解决方案主要应用 AI

VisionBank AI深度学习视觉解决方案在缺陷检测上,具可查找外观有差异的零件,它可检测噪音背景上、照明不佳的环境中、低对比度零件上、甚至弯曲或形状变化零件上的特征。

\"微信截图_20210528094112\"

VisionBank AI深度学习视觉解决方案在字符识别上,可识别到字符不规则、字符连接无法分割、点状字符等,解决传统字符识别算法在一些场景不易识别或识别率低的问题。

VisionBank AI深度学习视觉解决方案典型案例 

VisionBank AI太阳能电池板EL缺陷检测

\"太阳能电池板EL缺陷检测\"

\"太阳能电池板EL缺陷检测2\"

检测对象:电池片/电池板EL检测

检测速度:3s-8s

检测幅宽:2000*1600mm(可定制)

检测精度:<0.03mm断层

适用设备:EL分选机、EL检测仪等

训练数据:17000张(NG5000张,OK12000多张)

检测数据:30000张

检测结果:准确率 99.98%

检测内容:层压前/后,通过高分辨率的红外相机拍摄组件的近红外图像,获取并判定电池片的缺陷,常见包括:裂纹、裂片、黑斑、短路、黑边、亮斑、断栅、虚焊、混档、过焊、绒丝等。

本文网址:

欢迎关注微信公众号:人工智能报;合作及投稿请联系:editor@cnaiplus.com

AI中国号...

关注微信公众号,了解最新精彩内容