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InteVega-AI视觉零门槛一站式开发平台
结合使用AI技术需要有一定的技术积累和资源投入，因此即便AI算法在检测、识别任务上的效果相比于传统图像处理算法有很大的优势，但还是有很多机器视觉从业者在设计视觉方案时对AI望而却步。其他2023-12-28 | 中国机器视觉网 |977 -
工业AI视觉检测模型开发平台（RAIDI）：让工业图像处理更智能、更高效
工业图像处理是指利用计算机视觉技术对工业生产过程中产生的图像进行分析和处理，以实现自动化、高效率和质量控制等目标。然而，工业图像处理面临着多种挑战，例如复杂多变的场景、大规模数据、高精度要求等。为了解决这些挑战，广州瑞沃斯视觉技术有限公司开发了一款专为工业智能化应用场景设计基于深度学习算法的工业AI视觉检测模型开发平台（RAIDI）。与其他公司不同，我们的产品不仅仅是基于人工智能技术的应用，更是提供了一种为其他公司提供生产AI模型的工具。且区别于传统AI的云端服务器算力部署，我们在本地部署高性能AI计算平台，保护工厂数据隐私，同时提供更加高效、安全、且针对工业环境定制化的计算资源，适应工业场景快速应对项目信息变更，即时应对实际检测对象的样式更新，快速实施模型迭代和优化。其他2023-12-28 | 中国机器视觉网 |722 -
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 |915 -
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 |878 -
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 |1069 -
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 |851 -
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 |989 -
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 |731