AI赋能!维视AI深度学习解决方案正式亮相
VisionBank AI是维视智造专为生产加工制造业设计的深度学习视觉解决方案,将传统算法工具库和深度学习相融合。传统算法工具库作为标准算法工具,使用者易于上手,与深度学习技术融合后,使检测准确性提高到100%,同时简化了开发流程,提高了效率,简单易用。 相对单纯的深度视觉优势 AI 传统算法工具库和深度学习相融合 单纯深度视觉只能通过大量数据训练,得到相应的结果,不方便现场人员针对具体图像调试参数,具体图像有问题,只能再次训练,训练的结果不满足时调试难度很大。VisionBank AI先用传统算法,再用深度学习过滤,现场人员还可以结合客户规格调整传统算法的参数。 简单易学 单纯深度视觉如果需要调整算法,对人员的水平要求较高,造成的成本也比较高;VisionBank AI深度学习只做Yes 或 No的判断,规则简单,容易学习。 降低应用成本 单纯深度视觉需要高性能的计算硬件作为支撑,成本很高。VisionBank AI深度学习对硬件的要求会低一些。 VisionBank AI深度学习工具 AI VisionBank AI深度学习缺陷检测与字符识别工具 VisionBank AI传统算法与深度学习技术融合 传统算法工具库:自适应缺陷、线阵缺陷、角点缺陷、边界毛刺等工具中融入深度学习技术。 传统算法中添加深度学习技术 VisionBank AI深度学习模块化 基于深度学习算法实现的算法模块化,使用者操作简单。 VisionBank AI深度学习模型管理 用于多类产品深度学习检测的深度学习模型管理,使检测程序清晰化。 传统算法中添加深度学习技术 VisionBank AI深度学习视觉解决方案主要应用 AI VisionBank AI深度学习视觉解决方案在缺陷检测上,具可查找外观有差异的零件,它可检测噪音背景上、照明不佳的环境中、低对比度零件上、甚至弯曲或形状变化零件上的特征。 VisionBank AI深度学习视觉解决方案在字符识别上,可识别到字符不规则、字符连接无法分割、点状字符等,解决传统字符识别算法在一些场景不易识别或识别率低的问题。 VisionBank AI深度学习视觉解决方案典型案例 VisionBank AI太阳能电池板EL缺陷检测 检测对象:电池片/电池板EL检测 检测速度:3s-8s 检测幅宽:2000*1600mm(可定制) 检测精度:<0.03mm断层 适用设备:EL分选机、EL检测仪等 训练数据:17000张(NG5000张,OK12000多张) 检测数据:30000张 检测结果:准确率 99.98% 检测内容:层压前/后,通过高分辨率的红外相机拍摄组件的近红外图像,获取并判定电池片的缺陷,常见包括:裂纹、裂片、黑斑、短路、黑边、亮斑、断栅、虚焊、混档、过焊、绒丝等。 |
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