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            博客專欄

            EEPW首頁(yè) > 博客 > AI深度學(xué)習(xí)視覺(jué)開(kāi)發(fā)_AI深度學(xué)習(xí)應(yīng)用案例-在光伏行業(yè)的應(yīng)用

            AI深度學(xué)習(xí)視覺(jué)開(kāi)發(fā)_AI深度學(xué)習(xí)應(yīng)用案例-在光伏行業(yè)的應(yīng)用

            發(fā)布人:microvision 時(shí)間:2021-05-28 來(lái)源:工程師 發(fā)布文章

            深度學(xué)習(xí)視覺(jué)系統(tǒng)

            VisionBank AI是維視智造專為生產(chǎn)加工制造業(yè)設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)視覺(jué)解決方案,將傳統(tǒng)算法工具庫(kù)和深度學(xué)習(xí)相融合。傳統(tǒng)算法工具庫(kù)作為標(biāo)準(zhǔn)算法工具,使用者易于上手,與深度學(xué)習(xí)技術(shù)融合后,使檢測(cè)準(zhǔn)確性提高到100%,同時(shí)簡(jiǎn)化了開(kāi)發(fā)流程,提高了效率,簡(jiǎn)單易用。

            ai深度學(xué)習(xí)軟件

            相對(duì)單純的深度視覺(jué)優(yōu)勢(shì)  AI

            深度學(xué)習(xí)視覺(jué)優(yōu)勢(shì)

            傳統(tǒng)算法工具庫(kù)和深度學(xué)習(xí)相融合

            單純深度視覺(jué)只能通過(guò)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練,得到相應(yīng)的結(jié)果,不方便現(xiàn)場(chǎng)人員針對(duì)具體圖像調(diào)試參數(shù),具體圖像有問(wèn)題,只能再次訓(xùn)練,訓(xùn)練的結(jié)果不滿足時(shí)調(diào)試難度很大。VisionBank AI先用傳統(tǒng)算法,再用深度學(xué)習(xí)過(guò)濾,現(xiàn)場(chǎng)人員還可以結(jié)合客戶規(guī)格調(diào)整傳統(tǒng)算法的參數(shù)。

            簡(jiǎn)單易學(xué)

            單純深度視覺(jué)如果需要調(diào)整算法,對(duì)人員的水平要求較高,造成的成本也比較高;VisionBank AI深度學(xué)習(xí)只做Yes 或 No的判斷,規(guī)則簡(jiǎn)單,容易學(xué)習(xí)。

            降低應(yīng)用成本

            單純深度視覺(jué)需要高性能的計(jì)算硬件作為支撐,成本很高。VisionBank AI深度學(xué)習(xí)對(duì)硬件的要求會(huì)低一些。


            VisionBank AI深度學(xué)習(xí)工具 AI

            VisionBank AI深度學(xué)習(xí)缺陷檢測(cè)與字符識(shí)別工具

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            VisionBank AI傳統(tǒng)算法與深度學(xué)習(xí)技術(shù)融合

            傳統(tǒng)算法工具庫(kù):自適應(yīng)缺陷、線陣缺陷、角點(diǎn)缺陷、邊界毛刺等工具中融入深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

            深度學(xué)習(xí)技術(shù)融合

            傳統(tǒng)算法中添加深度學(xué)習(xí)技術(shù)

            VisionBank AI深度學(xué)習(xí)模塊化

            基于深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)的算法模塊化,使用者操作簡(jiǎn)單。

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            VisionBank AI深度學(xué)習(xí)模型管理

            用于多類產(chǎn)品深度學(xué)習(xí)檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)模型管理,使檢測(cè)程序清晰化。

            VisionBank AI深度學(xué)習(xí)模型管理

            傳統(tǒng)算法中添加深度學(xué)習(xí)技術(shù)

            VisionBank AI深度學(xué)習(xí)視覺(jué)解決方案主要應(yīng)用 AI

            VisionBank AI深度學(xué)習(xí)視覺(jué)解決方案在缺陷檢測(cè)上,具可查找外觀有差異的零件,它可檢測(cè)噪音背景上、照明不佳的環(huán)境中、低對(duì)比度零件上、甚至彎曲或形狀變化零件上的特征。

            微信截圖_20210528094112

            VisionBank AI深度學(xué)習(xí)視覺(jué)解決方案在字符識(shí)別上,可識(shí)別到字符不規(guī)則、字符連接無(wú)法分割、點(diǎn)狀字符等,解決傳統(tǒng)字符識(shí)別算法在一些場(chǎng)景不易識(shí)別或識(shí)別率低的問(wèn)題。

            VisionBank AI深度學(xué)習(xí)視覺(jué)解決方案典型案例 

            VisionBank AI太陽(yáng)能電池板EL缺陷檢測(cè)

            太陽(yáng)能電池板EL缺陷檢測(cè)

            太陽(yáng)能電池板EL缺陷檢測(cè)2

            檢測(cè)對(duì)象:電池片/電池板EL檢測(cè)

            檢測(cè)速度:3s-8s

            檢測(cè)幅寬:2000*1600mm(可定制)

            檢測(cè)精度:<0.03mm斷層

            適用設(shè)備:EL分選機(jī)、EL檢測(cè)儀等

            訓(xùn)練數(shù)據(jù):17000張(NG5000張,OK12000多張)

            檢測(cè)數(shù)據(jù):30000張

            檢測(cè)結(jié)果:準(zhǔn)確率 99.98%

            檢測(cè)內(nèi)容:層壓前/后,通過(guò)高分辨率的紅外相機(jī)拍攝組件的近紅外圖像,獲取并判定電池片的缺陷,常見(jiàn)包括:裂紋、裂片、黑斑、短路、黑邊、亮斑、斷柵、虛焊、混檔、過(guò)焊、絨絲等。


            *博客內(nèi)容為網(wǎng)友個(gè)人發(fā)布,僅代表博主個(gè)人觀點(diǎn),如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系工作人員刪除。




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