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产品外观瑕疵质检
产品智能质检,使用AI视觉技术手段对工业产品的外观瑕疵进行自动化识别,提供软硬一体的解决方案
方案介绍
方案架构
应用场景
特色优势
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方案介绍
方案介绍
使用人工智能深度学习核心技术手段,结合2D/3D工业相机、自动化工装、机械臂等硬件设备,提供全套的工业产品外观瑕疵检测解决方案
应用效果
可以与企业现有产线集成,实现对最终产成品、中间过程产品、原材料等环节的质量自动检测,取代现有人工质检操作,打通全产线自动化流程,提升质检和生产效率
与传统技术相比的优势
对比于传统AOI机器视觉自动检测技术,人工智能深度学习技术可以检测更多的瑕疵类型,拥有更高的准确率、鲁棒性和泛化能力,在产线中发现新的瑕疵类型时,可以更加快速、低成本的实现模型更新
方案架构
方案构成及使用流程
企业用户在应用场景中选择跟自身企业产品相关的产品类型,并发起合作申请,百度将针对企业需求进行方案落地。方案的落地过程包括模型验证、补充训练、集成落地、持续优化等几个阶段
模型验证
企业提供产品现有瑕疵样例图片,验证现有模型的识别效果是否达到要求
补充训练
如果现有模型的识别效果不佳,企业提供补充训练图片进行模型优化
集成落地
现场勘查企业产线,针对产线制定硬件配套方案,可以选择一体机或硬件定制
持续优化
对于运行中新出现的瑕疵类型,可以通过在线服务非常方便的进行更新
应用场景
键盘外观检测
木地板外观检测
工业喷油嘴检测
纺织品针检检测
塑料瓶检测
医药说明书检测
玻璃瓶尺寸检测
键盘外观检测
在制造和组装键盘流水线中,自动识别键盘组装后的合格性,包括缺件、错装、正常三类
合作案例
敬请期待
特色优势
软硬一体化
提供软硬一体化的全套集成落地方案,方便快捷
算法模型领先
具备领先的算法模型优势,针对每个细分领域单独打造最优的识别模型
边缘加速卡
百度拥有Edgeboard人工智能边缘计算加速卡,可以在端设备上实现对AI模型的现场加速,实现产线上的高速实时识别
在线模型训练管理
提供模型补充训练的SaaS服务,方便质检方案投产运行后的新瑕疵补充训练和模型更新,做到高速高效
欢迎企业和服务商合作
如果上述场景满足不了您的需求,或者您有很好的质检合作场景,请快速与我们取得联系,请点击下方的合作咨询
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