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部分應用案例

2.5D / 3D手機玻璃

表面瑕疵檢測

識別速度:≤ 2.3s/pc

檢測結果:漏檢 ≤ 2.5% | 過殺 ≤ 10%

缺陷類型:臟污、毛發、塵點、劃傷、崩邊、凹凸點、深劃......

缺陷類型:深劃
  • 原圖

  • 檢測結果

金屬化陶瓷

表面瑕疵檢測

識別速度:≤ 100ms/pc

檢測結果:漏檢 ≤ 0.3% | 過殺 ≤ 1%

缺陷類型:劃傷、崩邊、臟污、開裂、劃痕、缺失......

缺陷類型:劃痕
  • 原圖

  • 檢測結果

金屬零件

表面瑕疵檢測

識別速度:≤ 500ms/pc

檢測結果:漏檢 ≤ 0.1% | 過殺 ≤ 5%

缺陷類型:臟污、亮印、劃傷、點傷、模印、刀紋、缺口......

缺陷類型:毛刺、劃傷
  • 原圖

  • 檢測結果

鋼板檢測

表面瑕疵檢測

識別速度:≥120pcs/min

檢測結果:漏檢 ≤ 0.1% | 過殺 ≤ 5%

缺陷類型:毛刺、劃傷、碰傷......

缺陷類型:毛刺、劃傷
  • 原圖

  • 檢測結果

工業字符識別

表面瑕疵檢測

識別速度:≤ 120ms/pc

檢測結果:準確率 ≥ 99.99%

識別類型:大寫字母
  • 原圖

  • 檢測結果

成品果凍

表面瑕疵檢測

識別速度:≥100pcs/min

檢測結果:漏檢 ≤ 0.2% | 過殺 ≤ 5%

缺陷類型:毛發、果肉蟲、黑渣、氣泡、鐵屑......

缺陷類型:毛發
  • 原圖

  • 檢測結果

面餅檢測

表面瑕疵檢測

識別速度:≥235pcs/min

檢測結果:漏檢 ≤ 1% | 過殺 ≤ 1%

缺陷類型:焦黃、異物、毛發、臟黑......

缺陷類型:焦黃
  • 原圖

  • 檢測結果

藥板檢測

表面瑕疵檢測

識別速度:≥500pcs/min

檢測結果:漏檢 ≤ 0.001% | 過殺 ≤ 0.001%

缺陷類型:變形、泡罩異物、撕裂線位置錯誤、密封不實......

缺陷類型:變形
  • 原圖

  • 檢測結果

藥盒包裝

表面瑕疵檢測

識別速度:≥500pcs/min

檢測結果:漏檢 ≤ 0.001% | 過殺 ≤ 0.001%

缺陷類型:破損、臟污、藥盒打開、變形、封口標簽卷邊......

缺陷類型:變形
  • 原圖

  • 檢測結果

藥板藥盒OCR檢測

表面瑕疵檢測

識別速度:≥500pcs/min

檢測結果:準確率 ≥ 99.99%

識別類型:字符
  • 原圖

  • 檢測結果

電子元器件

表面瑕疵檢測

識別速度:≤ 2ms/pc

檢測結果:漏檢 ≤ 0.01% | 過殺 ≤ 1%

缺陷類型:漏磁、氣泡、端頭開裂、變形、黑片、龜裂、月牙、沙眼、壓痕......

缺陷類型:端頭不良
  • 原圖

  • 檢測結果

軟包動力電池

表面瑕疵檢測

識別速度:≤ 5s/pc

檢測結果:漏檢 ≤ 0.1%(嚴重缺陷0漏檢) | 過殺 ≤ 5%

缺陷類型:極片翻折、破損漏夜、封邊異物、凸點、針孔......

缺陷類型:封邊異物
  • 原圖

  • 檢測結果

濕壓磁瓦

表面瑕疵檢測

識別速度:≥80pcs/min

檢測結果:漏檢 ≤ 0.1% | 過殺 ≤ 15%

缺陷類型:裂紋、崩缺、氣孔、研磨不良、倒角不良......

缺陷類型:掉塊、漏磨
  • 原圖

  • 檢測結果

干壓磁瓦

表面瑕疵檢測

識別速度:≥120pcs/min

檢測結果:漏檢 ≤ 0.1% | 過殺 ≤ 10%

缺陷類型:裂紋、崩缺、沙眼......

缺陷類型:裂紋
  • 原圖

  • 檢測結果

鐵氧體磁環

表面瑕疵檢測

識別速度:≥120pcs/min

檢測結果:漏檢 ≤ 0.1% | 過殺 ≤ 10%

缺陷類型:裂紋、崩缺、堵孔、毛刺......

缺陷類型:裂紋
  • 原圖

  • 檢測結果

燒結磁鐵

表面瑕疵檢測

識別速度:≥100pcs/min

檢測結果:漏檢 ≤ 0.1% | 過殺 ≤ 10%

缺陷類型:裂紋、掉角、麻點、刀紋、孔洞、夾雜、腐蝕.....

缺陷類型:裂紋
  • 原圖

  • 檢測結果

軟磁磁芯

表面瑕疵檢測

識別速度:≥200pcs/min

檢測結果:漏檢 ≤ 0.1% | 過殺 ≤ 10%

缺陷類型:開裂、掉角、晶斑、粘膜、流漿、磨斜......

缺陷類型:裂紋
  • 原圖

  • 檢測結果

粘結磁環

表面瑕疵檢測

識別速度:≥100pcs/min

檢測結果:漏檢 ≤ 0.05% | 過殺 ≤ 10%

缺陷類型:裂紋、缺損、麻點、漏磁、凹坑、異物......

缺陷類型:麻點、凸點
  • 原圖

  • 檢測結果

常見問題
各個缺陷類別需要學習多少張圖像數據?
需要學習圖像數根據圖像的復雜程度會有所不同,但在初期不同的瑕疵類別提供40-100張左右即可。
神經網絡模型建立需要多長時間?
一般圖像2048*2048像素大小,500張為標準的話,大概需要30分鐘左右。
工業AI視覺套件安裝,需要改產線嗎?
可直接架設到原有生產線,一般不需要額外延伸大改產線。
在實際的生產線上檢測的識別速度能達到什么程度?
例如藥盒包裝檢測項目,五面全檢一分鐘可檢測500個產品左右。但每個項目的具體情況不同,還是請以實際項目情況為準。
是否可以識別多種不同的缺陷?識別數量有無上限?
支持同個項目多種不同類別的缺陷,所檢測類別數量無上限。
軟件是否為標準化產品?
產品是標準化,具備很強的通用性,可根據用戶提供的圖像樣本直接進行樣本標注、訓練及測試。同時,針對不同行業用戶的特殊需求,技術人員可以在產品基礎上根據需求定制方案。
圖像樣本是否有格式限定?
圖像格式不受限制,基本覆蓋所有圖像格式。如JPEG、BMP、PNG等。