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基于 AI 的工业缺陷检测与分类创新实践.pdf

上传人: li 编号:29658 2021-02-07 27页 3.79MB

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本文主要介绍了数联智造公司基于AI的工业缺陷检测与分类实践。该实践主要包括工业视觉任务、工业缺陷检测面临挑战、解决思路及实施流程、数联智造-AOI+ADC公司概述、数联智造-整体方案、数联智造-ADC(自动缺陷检测与分类)目录、数联智造-ADC功能框架、数联智造-ADC检测算法、数联智造-ADC面板案例等内容。其中,数联智造-ADC系统可以实现对不良缺陷的自动检测分类,提高生产效率和良品率,降低人工成本。例如,在面板制造行业,ADC系统建造成本低于80%,精确度达到95.56%,召回率达到94.96%。在芯片制造行业,ADC项目对图像的识别准确率达到90%以上,降低VRS的后续的扩展投入50%。
数联智造-基于AI的工业缺陷检测与分类创新实践 如何通过AI技术提高工业缺陷检测的准确性和效率? 数联智造-ADC(自动缺陷检测与分类) 自动缺陷检测与分类系统在工业生产中的应用场景有哪些? 数联智造-AOI+ADC 如何结合AOI和ADC技术实现更高效的工业缺陷检测与分类?
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