HK-MVSYGFTD28A試劑藥蓋缺陷檢測系統(tǒng)由我司自主研發(fā),該系統(tǒng)集本公司在機器視覺工業(yè)檢測領域多年技術積累,同時結合時下最新的用戶特點及實際需求而推出。本產(chǎn)品使用深度學18092407187,029-68873999 ">
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HK-MVSYGFTD28A試劑藥蓋缺陷檢測系統(tǒng)由我司自主研發(fā),該系統(tǒng)集本公司在機器視覺工業(yè)檢測領域多年技術積累,同時結合時下最新的用戶特點及實際需求而推出。本產(chǎn)品使用深度學習算法,產(chǎn)品具有高效性,準確性,可擴展性強等優(yōu)點,突破了傳統(tǒng)算法限制。
視覺檢測優(yōu)勢
1.檢測結果標準,可量化,排除了藥蓋檢測結果受檢測人員主觀意愿、情緒、視覺疲勞等人為因素的影響,可信度高; 2.速度快、效率高、成本低,機器視覺檢測數(shù)量能達到250個/min,提高了生產(chǎn)效率,節(jié)約了后面的檢測人員的人力成本; 3.使用先進深度學習算法,在標注學習時不需要專業(yè),網(wǎng)絡會自動提取特征,簡單易學。
1.檢測結果標準,可量化,排除了藥蓋檢測結果受檢測人員主觀意愿、情緒、視覺疲勞等人為因素的影響,可信度高;
2.速度快、效率高、成本低,機器視覺檢測數(shù)量能達到250個/min,提高了生產(chǎn)效率,節(jié)約了后面的檢測人員的人力成本;
3.使用先進深度學習算法,在標注學習時不需要專業(yè),網(wǎng)絡會自動提取特征,簡單易學。
系統(tǒng)架構圖
深度學習算法優(yōu)勢
1.高效性:深度學習模型具有較強的并行計算能力,可以在較短的時間內(nèi)完成像素級別的語義分割任務,提高了效率。 2.準確性:深度學習模型可以自動學習特征,提取出像素級別的語義信息,提高了分割的準確性。 3.魯棒性強:深度學習模型可以通過對數(shù)據(jù)的不斷訓練和優(yōu)化,提高對各種異常情況的適應性,具有較強的魯棒性。 4.可擴展性強:深度學習模型可以通過增加網(wǎng)絡層數(shù)、增加特征通道數(shù)等方式,擴展模型的分割能力。 5.可解釋性強:深度學習模型可以通過可視化的方式,解釋模型的決策過程,提高模型的可解釋性。
1.高效性:深度學習模型具有較強的并行計算能力,可以在較短的時間內(nèi)完成像素級別的語義分割任務,提高了效率。
2.準確性:深度學習模型可以自動學習特征,提取出像素級別的語義信息,提高了分割的準確性。
3.魯棒性強:深度學習模型可以通過對數(shù)據(jù)的不斷訓練和優(yōu)化,提高對各種異常情況的適應性,具有較強的魯棒性。
4.可擴展性強:深度學習模型可以通過增加網(wǎng)絡層數(shù)、增加特征通道數(shù)等方式,擴展模型的分割能力。
5.可解釋性強:深度學習模型可以通過可視化的方式,解釋模型的決策過程,提高模型的可解釋性。
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