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如何解决工业缺陷检测小样本问题？
当前基于有监督的缺陷检测算法，在数据量充足的场景下已经逐步成功落地，但工业场景具有一定的离散性，大部分应用场景均为小样本检测场景，小样本问题的解决有助于将AI技术应用于千千万万工厂。本文简单总结介绍了两种从算法路径解决小样本问题的方法。检测2024-08-22 | 中国机器视觉网 |2165 -
基于深度学习的SAIGE VISION在制造业中的缺陷检测案例详解
通过对磁材表面的平整度、光泽度、颜色和形状等进行外观检测，延长磁材的性能和使用寿命。检测磁材表面的异色、黑点、裂纹、缺口等缺陷；异色部分不固定，且深浅与受背景颜色干扰；黑点特征微小，灰度值不统一。检测2024-08-20 | 中国机器视觉网 |2226 -
模型链接一应俱全：IC多类别视觉检测一站式解决方案
高精度IC制造工艺需要对产品进行全方位检测以保证工艺质量过关。友思特 Neuro-T 通过调用平台的流程图功能，搭建多类深度学习模型，形成了一站式的视觉检测解决方案。本文将为您详述方案搭建过程与实际应用效果。检测2024-08-15 | 中国机器视觉网 |1554 -
大族视觉转接片激光焊接机：转接片焊印质量检测
锂电池在电芯热压过后，需要对电芯进行转接片激光焊接，焊接之后要对铜铝极转接片焊缝外观质量进行检测。大族视觉以客户实际需求为中心，将2D和3D的检测方式相结合，精准识别和检测焊印缺陷，为客户提供高性价比的定制化视觉检测解决方案。检测铁和金属2024-08-12 | 中国机器视觉网 |1532 -
SAIGE VISION在锂电行业的成功案例
锂电池在生产过程中受到碰撞，表面会产生一些缺陷，比如凹坑、划痕、鼓包等。通过视觉检测软件对锂电池外观瑕疵进行检测，不仅可以大大提高检测率，还减少了安全隐患。锂电2024-08-08 | 中国机器视觉网 |1421 -
赋能3C行业品质提升，计算机视觉大有可为
相比于人眼观测，机器视觉具有精确性强、速度快、客观性高、检测效果稳定等优点，是工业制造数字化、网络化、智能化的未来发展方向之一。当前我国机器视觉国产化进程正在加速推进，国内企业在技术研发、产品创新和市场应用方面的实力不断增强，行业发展前景十分广阔。检测2024-08-06 | 中国机器视觉网 |1478 -
AI视觉缺陷检测项目的挑战&解决方案
在AI视觉缺陷检测项目中，影响最大的卡点通常是数据质量和数量。以下是为何数据问题是最关键的因素，以及它对项目推进的影响和原因。检测读码及识别2024-08-02 | 中国机器视觉网 |2592 -
司眸®3D视觉+AI深度学习，助超大型货物体积测量更准，更稳，更容易
在物流行业中，大型货物体积数据直接关联着运输计划优化效率、装载效率和运输成本。此外，在仓储管理、电商平台、制造业、国际贸易和航空海运等场景，获取精准大货体积数据，成为企业降本提效、安全保障，乃至达成行业标准不可或缺的环节。摄影测量和遥感2024-07-31 | 中国机器视觉网 |1730