产品与资料下载
- 产品描述
- 缩略图右侧参数
- 缩略图下方参数
- 技术方案
-
双面AI人工智能检测设备
-
≤5
最小样本量
>99.99%
巧合
>30
兼容型号数量
99%
自动化
AI相机
实时监控
OCR检查
质量检验
-
- 单正样本：对于图像特征清晰、缺陷类型单一的产品，通过OK样本训练，可在短时间内达到较高的检测准确率，实现项目的快速部署
- 机器学习与深度学习：利用机器学习算法在检测速度和检测稳定性方面的应用优势，结合深度学习算法抗干扰、高效特征提取、泛化能力强等特点，有效提升商品检测的稳定性和检测准确率
- 可视化调试：解决“分类”模块下神经网络产生的黑盒问题深度学习算法，并通过可视化热力图指导神经网络模型优化。
- 迁移学习：增强神经网络模型的普适性。基于对同材质产品共性特征的提取和训练，提升神经网络模型的检测普适性，将模型迁移到更多产品型号，解决少样本、多型号的应用场景问题。
- 图像特征增强：通过多维特征提取，有效提升检测精度。对训练集图像进行多维特征提取，自动筛选有效特征信息，并增加此类数据的训练权重，有效提升检测精度。
- 硬件加速优化：全面加速软硬件优化。在保证检测准确率和精度的基础上，能够比传统算法更快地检测出小件物品。
-
