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Equipo De Detección De Inteligencia Artificial De Doble Cara.

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Equipo De Detección De Inteligencia Artificial De Doble Cara.

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Equipo De Detección De Inteligencia Artificial De Doble Cara.

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  • 技术方案

    Equipo De Detección De Inteligencia Artificial De Doble Cara.

  • ≤5

    Tamaño mínimo de la muestra

    >99.99%

    coincidir

    >30

    Número de modelos compatibles

    99%

    automatización

    Cámara con IA

    Monitoreo en tiempo real

    Comprobación de OCR

    Inspección de calidad

    • Muestra positiva única:Para productos con características de imagen nítidas y un solo tipo de defecto, mediante el entrenamiento de muestras OK, se puede lograr una alta precisión de detección en poco tiempo, lo que permite una rápida implementación del proyecto.
    • Aprendizaje automático y aprendizaje profundo:Al aprovechar las ventajas de aplicación de los algoritmos de aprendizaje automático en cuanto a velocidad y estabilidad de detección, junto con la antiinterferencia, la extracción eficiente de características y la sólida capacidad de generalización de los algoritmos de aprendizaje profundo, se mejora eficazmente la estabilidad y la precisión de detección de productos.
    • Depuración visual:Resolver el problema de caja negra de la red neuronal mediante el módulo de clasificación del algoritmo de aprendizaje profundo y guiar la optimización del modelo de red neuronal mediante un mapa de calor visual.
    • Aprendizaje por transferencia:Mejora la universalidad del modelo de red neuronal. Basándose en la extracción y el entrenamiento de características comunes de productos del mismo material, se mejora la universalidad de detección del modelo de red neuronal y se migra a más modelos de productos para resolver el problema de escenarios de aplicación con pocas muestras y múltiples modelos.
    • Mejora de las características de la imagen:Mejora eficazmente la precisión de detección mediante la extracción de características multidimensionales. Esta extracción se realiza en las imágenes del conjunto de entrenamiento, filtra automáticamente la información de las características efectivas y aumenta el peso de entrenamiento de dichos datos para mejorar eficazmente la precisión de detección.
    • Optimización de aceleración de hardware:Acelera completamente la optimización de software y hardware. Al garantizar la precisión y exactitud de la detección, puede detectar elementos pequeños más rápido que los algoritmos tradicionales.

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