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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。
零件 识别分类
工业生产时会出现相似型号的零件混杂在一起的情况，人工分拣困难极大，效率低下，错误频出，该系统用于辅助机械手臂对零件进行分拣，通过图像识别技术指引机械手臂对零件进行快速准确的分拣。
药片 识别分类
药品生产有一定概率会出现其它类型的药品混入的情况，人工分拣困难极大，效率低下。该系统用于辅助机械机构对药品进行分拣，通过图像识别技术指引机械机构对混入的药品进行快速准确的筛选。
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