JL-GOOD2000 AI顯微鏡面向工業(yè)視覺場景打造的平臺,提供分割、定位、推理、檢測、分類、多目標識別、OCR等功能,用于產(chǎn)品復雜缺陷的識別檢測。采用圖形化界面設計,無需編程,即可完成集模型訓練、調(diào)優(yōu)、推理檢測于一體的完整AI模型構(gòu)建。基于深度學習圖像技術(shù)的動態(tài)自學習、自適應、無監(jiān)督缺陷檢測算法具有數(shù)據(jù)成本低、靈活性高等優(yōu)勢,應用前景廣闊,能夠集成到多行業(yè)不同的產(chǎn)線設備中,支持秒級切換模型適配產(chǎn)線切換,滿足不同應用場景的差異化檢測需求,助力品質(zhì)管控和良率提升。
智能自學習
正樣本無監(jiān)督,自主學習,支持添加負樣本模型再訓練,在線優(yōu)化,越用越智能,檢測越**
檢測更**
深度學習算法,針對行業(yè)場景適配優(yōu)化,可識別表面細微瑕疵缺陷,精度遠高于目檢
性價比更高
員工培訓轉(zhuǎn)變?yōu)樗惴P陀柧氂行П苊鈫T工培養(yǎng)的長周期、大投入,高流動性帶來的高額成本
數(shù)字化
檢測過程、結(jié)果自動實時記錄,可追溯,不可篡改,支持與管理系統(tǒng)集成,有力支撐數(shù)字化轉(zhuǎn)型
組織資產(chǎn)化
將員工的經(jīng)驗、能力沉淀為組織資產(chǎn);缺陷分類統(tǒng)計分析可支撐質(zhì)量審計,改善工藝
員工更健康
顯微鏡符合人體工學設計,4K高清輸出,細節(jié)**,快速高效,可很大程度降低勞動強度,緩解視疲勞
自主學習
少量正樣本照片初始訓練業(yè)務中同步進行模型再訓練和缺陷分類,自主在線學習,越用越智能
**支持
滿足工業(yè)質(zhì)檢多樣需求, 可靈活切換產(chǎn)線,提供多目標識別、分割、分類、檢測、OCR等功能。
無需標注
客戶無需標注繁雜的缺陷樣本,不用定義缺陷邊界。
應用靈活
應對各種復雜場景,環(huán)境容忍度高,模型無需持續(xù)調(diào)整;可根據(jù)業(yè)務需要靈活適配算法。
便捷操作
無需編程,無代碼點選操作,無需算法基礎(chǔ),即開即用,快速上手。
一鍵部署
支持缺陷樣本增加和再訓練;算法模型經(jīng)平臺驗證后可一鍵部署到交付現(xiàn)場。
我們的優(yōu)勢
無需采集大量缺陷樣本數(shù)據(jù),不必要定義缺陷樣本類型,無需標注大量缺陷樣本數(shù)據(jù),自動迭代優(yōu)化大量缺陷模型,自適應新型缺陷類型,自動化適配新產(chǎn)品線,周期短、風險小、成本低、易上手。
本地化部署
JL-GOOD2000 AI質(zhì)檢系統(tǒng),現(xiàn)只需一套通用電腦即可實現(xiàn)本地化部署,無需強大的服務器就能夠適用于進行 AI 訓練和深度學習任務