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发布时间：2020-07-24 00:00:00
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磁瓦 缺陷检测
磁瓦的加工、生产过程中，会有碰伤，划痕，裂纹等问题，背景复杂，使用传统方式开发难度高，开发周期长，误检率高。为降低误检率、提高检测品质，我们采用SmartKIT深度学习系统的分割工具，通过对缺陷部位的标注，通过有监督的学习，使得系统能够自动识别缺陷部位的特征。在后期的生产中可以不断优化模型，做到持续的智能检测。
电感 缺陷检测
磁瓦的加工、生产过程中，会有碰伤，划痕，裂纹等问题，背景复杂，使用传统方式开发难度高，开发周期长，误检率高。为降低误检率、提高检测品质，我们采用SmartKIT深度学习系统的分割工具，通过对缺陷部位的标注，通过有监督的学习，使得系统能够自动识别缺陷部位的特征。在后期的生产中可以不断优化模型，做到持续的智能检测。
磁芯 缺陷检测
磁芯(铁氧体)的加工、生产过程中，会有碰伤，划痕，发白等问题，背景复杂，使用传统方式开发难度高，开发周期长，误检率高。为降低误检率、提高检测品质，我们采用SmartKIT深度学习系统的分割工具，通过对缺陷部位的标注，通过有监督的学习，使得系统能够自动识别缺陷部位的特征。在后期的生产中可以不断优化模型，做到持续的智能检测。
铅笔箍 缺陷检测
近几年来铅笔销量稳定，据有关调查所得2018年全球规模约为每年百亿只，对应笔箍的产量也保持相应的数量，中国笔箍的生产企业正在呈现增长的趋势，有几家大型的生产企业，年产量大概在10亿级别。
定子 缺陷检测
定子零件的加工、生产过程中，会有碰伤，划痕，杂志、赃物等众多问题，背景复杂，使用传统方式开发难度高，开发周期长，误检率高。为降低误检率、提高检测品质，我们采用SmartKIT深度学习系统的检测工具，通过对缺陷部位的标注，通过有监督的学习，使得系统能够自动识别缺陷部位的特征。在后期的生产中可以不断优化模型，做到持续的智能检测。
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