系统架构
通过训练多层神经网络，对物体表面的缺陷进行大小、位置、形状的检测。进一步的，可将同一图片上的多个缺陷进行分类识别，相对传统模式针对不规则缺陷明显提升分类准确率。
基于人工智能对相近相似物体建立预测模型，可实现精准分类。
智能工业质检解决方案基于软江和记娱乐官网多年的人工智能技术积累，全面赋能工业。相较传统视觉技术对不规则缺陷的识别能力不足，人工智能预测准确率高达99%+，准确率随着数据量提升可持续优化
提供深度学习能力培训服务，用户基于预制模型能力基础上，可自行优化模型或拓展模型，打造针对场景应用的专属私有模型，进一步提升质检/分类效果
智能工业质检输出产品质量数据，无缝融入软江和记娱乐官网大数据平台，实现生产质量数据的全面掌控，为流程优化和工艺再造提供关键数据支持
基于软江和记娱乐官网智慧工厂平台进行私有化部署，确保用户核心数据的私有化处理及本地高速访问，同时也支持云端私有部署，配合深度学习培训服务，用户可自行升级和训练模型
针对屏幕外围电路进行预测模型优化设计,准确率、召回率全面提升
支持单晶/多晶暗域、黑边、黑角、各种隐裂等十数种缺陷识别，基于人工智能全面提升缺陷分类准确率
车载重要零部件精准检测，支持零部件位置检测、有无检测、型号检测等人工智能机器视觉检测方式
通过深度学习训练LED芯片缺陷识别及分类模型，有效提升产品质量和检测效率
按照42级烟叶国标，针对不同地域提供专业烟叶分级模型，有效降低烟草公司人力成本，实现高效高质分类