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產(chǎn)品介紹

以AI視覺技術(shù)為內(nèi)核，針對不同制造業(yè)中各種復(fù)雜環(huán)境下的應(yīng)用需求，打造出集標(biāo)注、訓(xùn)練、建模、調(diào)優(yōu)于一體的工業(yè)視覺平臺，提供缺陷檢測、字符識別、復(fù)雜分類、目標(biāo)定位等2D視覺功能，以及視覺分揀、視覺引導(dǎo)、缺陷檢測、三維測量等3D視覺功能。 >>>>點(diǎn)擊下載免費(fèi)試用

核心功能

具有豐富的標(biāo)注工具，覆蓋主要的標(biāo)注需求和場景

掌握分類、檢測、分割、字符識別等深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型

模型部署一鍵導(dǎo)出，支持多種常見模型格式轉(zhuǎn)換

通過AI數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法，將小樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行自我擴(kuò)充，增強(qiáng)樣本數(shù)量和多樣性,增強(qiáng)模型檢測效果

核心優(yōu)勢

小樣本訓(xùn)練

無需收據(jù)大量數(shù)據(jù)，即可小樣本訓(xùn)練

適用范圍廣

已在食品、3C、零售行業(yè)測試超過100個場景

訓(xùn)練時間短

短時間內(nèi)可以完成模型訓(xùn)練

部署時間短

短時間內(nèi)完成系統(tǒng)部署

識別精度高

針對特定產(chǎn)品的檢測精度可達(dá)到0.01毫米

功能模塊

Web API

PLC

點(diǎn)云庫

圖像算子

Database

Camera Driver

Robotic Protocol

Deep Learning Framework

Sense

Sense Framework

平臺交互接口

業(yè)務(wù)邏輯

算法融合

交互界面

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

Industry

APP

成功案例

物流|周轉(zhuǎn)箱拆垛檢測

周轉(zhuǎn)箱是當(dāng)今工廠中必不可少的物流載體，關(guān)于它們的拆垛應(yīng)用，有不少難題，垛形復(fù)雜多變、箱體種類繁多等等，周轉(zhuǎn)箱拆垛的自動化轉(zhuǎn)型是物流行業(yè)快速發(fā)展的重要一環(huán)。

項(xiàng)目難點(diǎn)：

· 周轉(zhuǎn)箱重量大、SKU種類繁多、周轉(zhuǎn)箱表面圖案復(fù)雜

· 180秒內(nèi)需要完成整垛周轉(zhuǎn)箱全流程拆跺及安置

· 同步完成視覺測距、定位、探測以及路線規(guī)劃算法

項(xiàng)目效果：

· 24小時工作，節(jié)省人力成本60%

· 精準(zhǔn)識別多種箱體

· 通過和機(jī)械臂的協(xié)同工作，識別錯誤率0.1%

技術(shù)優(yōu)勢：

· 集拍照、點(diǎn)云生成、位置獲取等于一體

· 3D相機(jī)+深度學(xué)習(xí)+機(jī)器視覺，多維融合

· 自研上千種算法模型，快速完成應(yīng)用搭建

60%

節(jié)省人力成本

0.1%

識別錯誤率

物流|化妝品分揀項(xiàng)目

化妝品生產(chǎn)廠中，容易出現(xiàn)不同種類的化妝品混合的現(xiàn)象。但因?yàn)榛瘖y品種類繁多且結(jié)構(gòu)復(fù)雜，不易進(jìn)行歸納整理，人工分揀不僅成本不斷升高，且常會出現(xiàn)分揀錯誤等現(xiàn)象。

項(xiàng)目難點(diǎn)：

· 化妝品種類繁多且結(jié)構(gòu)復(fù)雜

· 要求處理速度最快、頻率高

· 需要在較小的空間內(nèi)完成產(chǎn)品分揀

項(xiàng)目效果：

· 24小時工作，節(jié)省人力成本40%-60%

· 分揀準(zhǔn)確率達(dá)99.9%

· 精準(zhǔn)識別并分類化妝品，通過和機(jī)械臂的協(xié)同工作，識別錯誤率低于0.01%

· 全幅面實(shí)時動態(tài)視頻監(jiān)控，監(jiān)控和檢測并行工作

· 和人工作業(yè)相比，持續(xù)作業(yè)速度可提升1倍

技術(shù)優(yōu)勢：

· 自動識別海量混雜抓取方式

· 多視角光場成像

· 深度學(xué)習(xí)算法，持續(xù)不斷的優(yōu)化抓取結(jié)果

40%-60%

節(jié)省人力成本

99.9%

分揀準(zhǔn)確率

0.01%

識別錯誤率低于

家電|視覺引導(dǎo)螺絲鎖付

鎖付產(chǎn)品為空調(diào)外機(jī)面罩，前端工序由人工手動完成面罩與蓋板準(zhǔn)確貼合螺絲孔位后鎖付螺絲，實(shí)際作業(yè)中，由于材料差異以及輸送過程中的振動摩擦，容易出現(xiàn)各式各樣的缺陷，難以被傳統(tǒng)視覺算子檢測出。

項(xiàng)目難點(diǎn)：

· 面罩脫落、錯位、堵孔等各樣缺陷

· 孔位特征差異較大

· 需要進(jìn)行鎖付前糾偏

項(xiàng)目效果：

· 可高效地計(jì)算出多層孔位對齊的偏差姿態(tài)與最佳螺絲鎖付點(diǎn)

· 實(shí)現(xiàn)在孔位錯位情況下，動態(tài)調(diào)整螺絲刀位姿進(jìn)行孔位糾偏著點(diǎn)鎖緊

· 可以滿足各種情況下螺絲孔位安裝狀態(tài)的檢出

技術(shù)優(yōu)勢：

· 采用多尺度特征融合學(xué)習(xí)算法與對抗重建模型

· 抗干擾能力強(qiáng)、穩(wěn)定性高、兼容性廣

· 采用孔位評估策略和手眼協(xié)同動態(tài)糾偏算法

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