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
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单面AI人工智能检测设备
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≤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
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- 小样本训练：降低AI算法对数据规模的过度依赖，在常见缺陷类型检测中，仅需少量数据即可实现快速训练部署，获得较高的检测准确率。
- 迁移学习：增强神经网络模型的普适性。基于同材质产品共同特征的提取和训练，提升神经网络模型的检测普适性，将模型迁移到更多产品模型，解决少样本、多模型的应用场景问题。
- 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，并通过可视化热力学图指导神经网络模型的优化。
- 硬件加速优化：全面加速软硬件优化。在保证检测精度和精确度的基础上，能够比传统算法更快地检测细小物体。
- 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，增加此类数据的训练权重，有效提升检测精度。
- 精准特征识别：通过优化算法底层框架，使检测目标区域与检测结果无限重合，从而提高检测精度，大幅降低过检和漏检率。
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