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根據(jù)前瞻研究院數(shù)據(jù)，電子行業(yè)貢獻(xiàn)了機(jī)器視覺近50%左右的需求，主要用于晶圓切割、3C表面檢測、觸摸屏制造、AOI光學(xué)檢測、PCB印刷電路、電子封裝

基于深度學(xué)習(xí)算法的AI缺陷檢測顛覆性產(chǎn)品——人工智能手機(jī)整機(jī)外觀全檢設(shè)備，經(jīng)過一年的在線運(yùn)行與驗(yàn)證，已經(jīng)完全達(dá)到了客戶工業(yè)4.0智能生產(chǎn)車間的技術(shù)指標(biāo)要求，這標(biāo)志著困擾行業(yè)多年的手機(jī)整機(jī)外觀全檢難題終于被攻克。

密封圈的使用廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、工業(yè)、科學(xué)技術(shù)等領(lǐng)域,不管是航空公司、航海公司、石油、化工廠，還是機(jī)械設(shè)備、通信行業(yè)、冶金工業(yè)、礦山開采等，均離不了密封圈。。

近年來，隨著人工智能和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的迅速發(fā)展，產(chǎn)品表面外觀缺陷檢測領(lǐng)域也迎來了一次革命性的突破。通過深度學(xué)習(xí)算法和大數(shù)據(jù)分析，我們公司研發(fā)團(tuán)隊(duì)逐漸解決了外觀缺陷多樣性和檢測標(biāo)準(zhǔn)的問題，實(shí)現(xiàn)了對(duì)產(chǎn)品外觀缺陷的高準(zhǔn)確率檢測。同時(shí)，圖像處理技術(shù)的進(jìn)步也有效解決了復(fù)雜背景干擾與圖像處理的瓶頸問題。通過引入先進(jìn)的圖像處理算法，...

隨著塑膠工業(yè)的飛速發(fā)展和塑膠性能的不斷提高，塑膠件得到了更為廣泛的應(yīng)用，塑膠件正在不同的領(lǐng)域替代傳統(tǒng)的金屬零件，一個(gè)設(shè)計(jì)合理的塑膠件往往能夠替代多個(gè)傳統(tǒng)金屬零件，從而達(dá)到簡化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、節(jié)約制造成本的目的。

如果塑膠件存在不飽膜、嚴(yán)重劃傷等外觀缺陷，且該問題在線組裝才被發(fā)現(xiàn)，那么該下游成品直接是作廢處理，成本直線上升。因此及時(shí)檢測及次品剔除對(duì)質(zhì)量控制和成本控制是非常重要的，也是制造業(yè)進(jìn)一步升級(jí)的重要基石。