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阿丘助力攻克动力电池复杂瑕疵检测难题
由于动力电池工艺流程复杂、安全性以及质量一致性要求高，产能和质量控制成为这一行业的重要关注点。基于AI的解决方案，正是帮助动力电池行业提升品质和良率的重要突破点。检测锂电2023-12-27 | 中国机器视觉网 |1330 -
Euresys工程师详解如何简化深度学习在机器视觉开发中的应用
如今，深度学习算法由于运行相对简单被广泛应用。深度学习算法在新型机器视觉工具的开发中展现了的巨大潜力，在各行各业的各种工作流程中（如制药、食品、原材料、半导体行业）实现了质量的保证和效率的提高。教学及科普2023-12-15 | 中国机器视觉网 |1207 -
面向工业制造场景的大模型，从“通用”到“应用”
微亿智造已构建了面向工业质检和智能工厂的大模型，并在此基础上通过知识融入的预训练和基于提示器的学习等算法创新使得一些目标检测和识别任务能够从不同维度的知识中获取信息增益，从而提升系统建模能力和可靠性。检测其他2023-12-08 | 中国机器视觉网 |2113 -
布局新能源电池行业，AI+机器视觉加速渗透，推进全面发展
新产业周期下，新能源行业风口已至，现代社会对于新能源电池产品需求量加大，对产品的质量安全也更加重视。当前，传统的检测方法已经不能满足新能源电池行业的发展，越来越多的厂商开始应用创新机器视觉技术与产品于生产环节，着重提升电池的出厂质量。检测锂电2023-12-07 | 中国机器视觉网 |1263 -
锂电池极耳焊印位置&外观缺陷检测
华汉伟业通过使用深度学习检测技术，并结合自研AI算法，不断深入了解极耳各个工序检测难点，对极耳细微或复杂的缺陷进行精准分类和判断，有针对性地推出整套视觉解决方案，覆盖极耳焊接、划伤、翻折、撕裂等多工序，全方位破解极耳缺陷检测难题。检测锂电2023-12-06 | 中国机器视觉网 |1893 -
以AI创新赋能视觉应用产品，解决机器视觉在工业场景的应用阻碍
随着工业4.0时代的加速到来，我国工业领域对于机器视觉技术引导的工业自动化和智能化需求持续上涨，国内机器视觉行业进入快速发展黄金期，但需求广泛出现同时也对机器视觉产品的检测能力提出了更高的要求。其他2023-12-05 | 中国机器视觉网 |1064 -
4个对工业AI的误解你中了几个？AI技术在制造和物流行业的实际应用和潜力
IBM《2022年全球AI采用指数》报告显示，34%的调查受访者(全球约2,550家公司)表示：缺乏AI专业知识阻碍了实施工作。因此，本文旨在澄清大众对工业AI常见的四大误解，以便大家能更清晰地理解AI技术在制造和物流行业的实际应用和潜力。其他2023-11-30 | 中国机器视觉网 |1193 -
康耐视AI解决方案开启生命科学新机遇
康耐视提供的生命科学解决方案，采用机器视觉和AI结合的方式，通过AI算法可从复杂的图像中提取特征，识别感兴趣区域，并完成一系列的自动化操作，使机器视觉能够可靠地重复执行任务，解决棘手的生命科学应用。检测显微镜及生命科学2023-11-17 | 中国机器视觉网 |1510