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工業(yè)AI視覺系統(tǒng)
AI VISION SYSTEM
2000+AI行業(yè)算法
秒數(shù)識別
實時傳輸
高準確率
產(chǎn)品介紹
深眸科技自主創(chuàng)新構(gòu)建的工業(yè)AI視覺系統(tǒng)解決方案已在主流工廠中實現(xiàn)1000+生產(chǎn)線部署的落地應(yīng)用， 并以機器視覺和深度學習算法為核心不斷優(yōu)化，有效克服少樣本學習問題，對不同種缺陷類型有效準確的檢出、分類。 目前，漏檢率低于0.1%，且隨著檢測缺陷的樣本量增加檢出率持續(xù)增高。
適用場景
缺陷檢測
結(jié)合人工智能和圖像處理技術(shù)，通過圖像預處理，標注，訓練方式，快速識別破損、尺寸不標準、圓形度不良、 邊緣缺損或凸起、臟污、劃痕和表面殘留污等多種缺陷，快速提高產(chǎn)線自動化、智能化程度及檢測效率。
視覺分揀
基于3D視覺系統(tǒng)，控制規(guī)劃系統(tǒng)控制機械臂對如農(nóng)產(chǎn)品、化妝品、醫(yī)藥衛(wèi)生產(chǎn)品等進行識別、 定位、抓取和分類，可穩(wěn)定區(qū)分不同形狀、大小、包裝，對多種物品分類抓取分揀。
物流供包
深眸科技結(jié)合深度學習與視覺系統(tǒng)，服務(wù)于真實場景，為物流供包提供完善的解決方案。
拆碼垛
基于3D視覺系統(tǒng)對周轉(zhuǎn)箱進行識別、定位和抓取。可穩(wěn)定區(qū)分周轉(zhuǎn)箱尺寸、顏色、有無箱蓋。 對于無箱蓋的箱子進行箱內(nèi)物料和箱子本身的區(qū)別，實現(xiàn)穩(wěn)定識別和定位。對于周轉(zhuǎn)箱污漬、破損和一定程度的殘缺具有包容性。
工業(yè)上料
深眸科技結(jié)合深度學習與視覺系統(tǒng)，服務(wù)于真實場景，為工業(yè)上料提供完善的解決方案，可用于各種金屬零件的上料、汽車噴涂等場景。
技術(shù)能力
1.深度學習算法，方案成熟，檢出率高
1000+生產(chǎn)線部署的落地應(yīng)用
擊敗少樣本學習問題
隨著檢測缺陷的樣本量增加檢出率持續(xù)增高
2.高精度圖像算法，AI視覺實戰(zhàn)能力強
上千個圖像處理算法模型
融合深度學習算法的輕轍視覺引擎
短期內(nèi)快速完成模型標注、訓練、識別，檢測精度像素級
3.2000+AI行業(yè)模型，結(jié)果精準度高于99.9%
2000+AI行業(yè)模型，上百項科研成果及發(fā)明專利
解決了檢測環(huán)境非標的難題
檢測準確率高達99.9%及以上
服務(wù)優(yōu)勢
進廠調(diào)研摸排
在設(shè)備進廠前，深眸科技的研發(fā)人員去廠里實地調(diào)研，摸清每個生產(chǎn)環(huán)節(jié)，讓設(shè)備從進廠就無縫銜接開工。
系統(tǒng)運行調(diào)試
深眸科技專業(yè)工程師對系統(tǒng)運行進行反復調(diào)試，以保證設(shè)備生產(chǎn)線正常運轉(zhuǎn)，同時提供7*24小時的技術(shù)支持服務(wù)，及時解決設(shè)備突發(fā)問題。
功能持續(xù)迭代
深眸科技擁有完善的階段性遞進式的產(chǎn)品功能迭代體系，可不斷提高生產(chǎn)系統(tǒng)的柔性度、智能化，進一步促進生產(chǎn)效能提升。
成功案例
氫燃料電池極板缺陷檢測
氫燃料電池極板在生產(chǎn)工藝中會產(chǎn)生劃傷、掉膜、凹凸點、臟污等缺陷，依靠人工目測檢查的方式，存在較高的誤檢、漏檢，同時有些細小缺陷，難以被肉眼檢測出，容易造成不良品的流出。
項目難點：
· 缺陷多樣化、分布不規(guī)則
· 局部特征和缺陷特征具有很高的相似度
· 缺陷尺寸在絲米級別，類別差不明顯
· 缺陷規(guī)則的方向性，較難實現(xiàn)全部缺陷檢出
項目效果：
· 增強了對電池極板上的干擾紋理的適應(yīng)性，誤檢率降低 了20%
· 實現(xiàn)在絲米級精度下精確地對不同類型缺陷的對比分類, 精準度高達99.9%
· 實現(xiàn)同一產(chǎn)品的不同角度識別的融合處理，準確率高、 穩(wěn)定、覆蓋面廣
技術(shù)優(yōu)勢：
· 背景感知、強化學習等AI技術(shù)
· 多尺度特征融合訓練與小目標缺陷檢測技術(shù)
· 多角度圖像采集點智能協(xié)同方案
· 像素級輪廓特征處理算法
20%
↓
誤檢率降低
99.9%
缺陷分類精準度
地板花紋分類
地板的花紋是樹木自然生長形成的，花紋都是隨機分布，且切割的方向也會影響花紋的形狀。因此木材在切割成地板后，每一片的紋理都會有差異，傳統(tǒng)的機器視覺識別無法滿足極其不規(guī)則的分類需求。
項目難點：
· 花紋排列極不規(guī)則
· 同一類花紋，各自的花紋排列都差別很大
· 不同樹木的顏色差異很大
· 傳統(tǒng)機器視覺無法很好的兼容不同顏色地板的識別
項目效果：
· 尺寸兼容性強：寬度30-240mm、長度600-2200mm
· 不停線識別，產(chǎn)線生產(chǎn)效率提升30%
· 24小時連續(xù)識別，降低20%的人工成本
技術(shù)優(yōu)勢：
· 融合深度學習技術(shù)不斷提升識別精度，實現(xiàn)精準快速分類
· 利用目標識別對結(jié)節(jié)、傷疤等木材常見缺陷進行自動定位
20%
降低人工成本
30%
生產(chǎn)效率提升
豬肉分類、貼標
盒裝豬肉需要在豬肉分類裝盒且封膜后貼標簽，過程中，由于豬肉種類繁多復雜，且常伴隨著來料混雜的情況，依靠人工肉眼分類貼標，不僅易出現(xiàn)錯貼，且工作效率低下，人工成本大。
項目難點：
· 超50多類的產(chǎn)品類別
· 相似類別眾多，不易分辨
· 同一類別的肉在顏色上存在較大差異
· 同一類別的肉在形狀上存在較大差異
項目效果：
· 識別速度≥100盒/分鐘
· 大容量樣本庫，多類肉都能做精準識別
· 識別結(jié)果實時輸出到貼標機，標簽貼錯率降低至1%
· 24小時連續(xù)識別，人工成本降低25%
技術(shù)優(yōu)勢：
· 深度學習圖像樣本，建立準確算法模型，穩(wěn)定精準分類
· 不受來料的隨機混料影響，實時檢測且快速輸出對應(yīng)標簽
· 新增品類只需簡單的訓練操作，耗時少，不耽誤新品上線
25%
人工成本降低
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