基于人工智能與計(jì)算器視覺研發(fā)的工業(yè)產(chǎn)品缺陷檢測技術(shù),能夠精確識別工業(yè)生產(chǎn)過程中存在的各類缺陷，區(qū)分不同品質(zhì)的工業(yè)產(chǎn)品,大幅度提高檢測效率，提升產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量,用Al賦能制造企業(yè)完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化變革。

　　在汽車、3C 產(chǎn)品、芯片、光伏等領(lǐng)域，工業(yè)質(zhì)檢是不可或缺的環(huán)節(jié)，極大影響著產(chǎn)品產(chǎn)出質(zhì)量和速度。業(yè)質(zhì)檢速度和穩(wěn)定性受質(zhì)檢人員技術(shù)水平、經(jīng)驗(yàn)等限制存在不確定性。質(zhì)檢人員在長時(shí)間高強(qiáng)度工作環(huán)境下，容易出現(xiàn)精力分散、情緒波動等問題，影響檢測效率。

　　半導(dǎo)體行業(yè)

　　缺陷檢測包含劃痕、封裝表面劃傷、封裝表面異物污染、封裝表面氣泡孔洞、漏芯等缺陷檢測

　　新能源行業(yè)缺陷檢測

　　涵蓋瑕疵、分條、涂布等工藝、電芯、電池膠路、外殼等缺陷檢測

　　電子制造缺陷檢測

　　包含劃痕、臟污、破損、尺寸異常、外觀等缺陷儉測

　　金屬加工行業(yè)缺陷檢測

　　包含裂紋、夾渣、發(fā)紋、管材表面、鋼卷端面、棒材、鋼坯、鍛件、鑄件等缺陷檢測

　　竹木表面缺陷檢測

　　包含裂片、缺邊、蟲洞、竹青、平黃、凹黃、毒斑、內(nèi)炭、黑節(jié)、刀疤等缺陷檢測

　　AI 的工業(yè)質(zhì)檢應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)低時(shí)延、無接觸式的智能化檢測和大數(shù)據(jù)量本地處理，最大程度減少對現(xiàn)有設(shè)備和工藝的改造，有效提高工作效率，減輕回傳網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷，保障數(shù)據(jù)安全，同時(shí)實(shí)現(xiàn)自動學(xué)習(xí)和不間斷并行檢測，降低人力成本，當(dāng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)積累到一定程度，可以發(fā)掘數(shù)據(jù)潛在的價(jià)值，為業(yè)務(wù)決策提供有力支撐。