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什么是工业视觉?

工业视觉是人工智能技术在工业场景的应用,通过视觉传感器、智能相机、3D面阵扫描相机、激光轮廓仪、 3D激光位移传感器等传感器,配合计算机视觉算法赋予工业生产设备视觉感知的能力(类似人眼功能),从而进行物体的识别、检测,测量等工作。

下一代工业视觉,就是把AI深度学习的技术加入计算机视觉处理中,提升了检测的准确率,降低了漏检率和误报率,增强了人工替代。

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传统人工检测局限性

检测精准度

工业视觉技术主要应用

缺陷检测

物体识别

定位引导

尺寸测量

咨询详情

视觉检查产品

工业AI视觉检测平台

集成丰富的工业AI视觉算法和细分行业解决方案

集成样本标注,训练,推理,模型管理

集成友好易用的GUI用户界面

支持本地服务器和公私有云部署

工业AI边缘计算服务器(AIbox)

软硬件一体,基于FPGA架构,内置前沿的工业AI算法

高性能,小体积,广应用

IO丰富,支持多路视频视觉智能分析

细分行业SAAS平台

面向工业细分场景的云端解决方案

整合海量数据训练的AI模型和经过生产验证的算法

无需编程能力,在线实现字符识别、缺陷检测、尺寸测量、目标定位等功能

便捷部署,快速应用,按需付费

立即咨询产品

客户价值

缺陷检测

缺陷检测准确率提升至99%以上

一对一咨询

漏检率

漏检率下降到2%以内

深度学习技术

GPU检测

单GPU检测效率是人工的35倍

核心算法支撑

多品种小批量检测

适应多品种小批量生产方式的检测需求

实时在线响应

成功案例

液晶面板行业

案例背景

国内一流面板企业当前产线检测方式为人工全检,人力需求庞大,且人员判级水平参差不齐,良率提升陷入瓶颈,常见检测工序有Mask,Array,Mura等

主要检测目标:

ARRAY Glass Defect 检测

MASK Defect检测

ARRAY Glass 边缘缺陷检测

电子制造行业

案例背景

客户为国际领先的电子行业龙头企业,在电子原材料及元器件上占有领导地位,客户之前的共模绕线电感检测主要是人工检测,检测的效率比较差,且接触式的检测方式会对产品造成二次损伤和污染。

主要检测目标:

芯片破损

盖板歪斜

偏位,线伤、线松、断线

汽车制造行业

案例背景

国内知名车企发动起涂胶贴合产线,涂胶不良影响产品密封性和性能,涂胶不良为贴合过程中最重要不良,会极大程度影响产品的使用性能和寿命

主要检测目标:

发动机边缘溢胶/漏胶

涂胶区域断胶/残胶

涂胶不均匀,胶层表面凹凸

建筑材料行业

案例背景

国内知名木地板生产厂,目前的木地板外观检测全部由人工目检,耗费大量的人力,希望引入AI视觉检测系统替代人工检测。

主要检测目标:

木地板表面的虫眼,裂纹,破损,高低不平,缺角,崩边等不良

物流运输行业

案例背景

某企业在生产中大规模使用传送带输送,高强度的使用过程中,传送带容易发生跑偏现象,希望引入视觉系统来实时监测传送带的偏差,在发生跑偏时报警并自动进行纠正。通过CCD图像计算传送带中心线与辊轮组中心线之间的夹角来判断传送带跑偏的程度,大于阈值时报警

主要检测目标:

传动带跑偏检测

园区和能源行业

案例背景

巡检机器人能够代替人工,在各种天气和恶劣环境下高效安全的执行巡检任务。可以执行前端巡检、视频监测、测温、开关仪表、仪表读数、有害气体监测等任务,完成任务自动返回充电,广泛应用于园区,能源行业。

主要检测目标:

高清视频监控与识别

红外热成像巡航测温,环境及气体监测

仪表开关和识别读数,监测系统集成平台

激光SLAM自主定位,远程双向语言对讲

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