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我们能解决的核心痛点
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大幅节省人力
传统人工检测方式，无任何智能检测功能；
或有摄像头、有简单分析功能，
但无法解决大部分场景，人力投入大。
通过机器视觉智能诊断，大幅度节省人力成本。 -
质控保障
传统质检全靠人工一个一个看产品瑕疵，而人的经验、以及情绪等都会造成质量控制无法保障.
通过大量数据训练后算法识别精度可以非常稳定，以保障识别质量，加大产量。 -
提高效率
传统方式效率低，影响生产线的全自动化。
通过图像识别算法的不断迭代，精度稳定可靠，
促进生产线自动化，减少人工干预，提升效率。
适用场景/客户案例
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工业-电池片瑕疵检测
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环保-垃圾分类识别
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养殖-猪行为识别
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交通-道路裂缝检测
总体架构
方案实现流程
数据采集
数据标注
模型训练及优化
服务部署与联调
数据采集
采集来源-成像设备 如：IP摄像机、工业摄像机、红外摄像机、显微镜、X光、光源、暗箱、导轨
成像要求： 图像清晰、照度均匀、缺陷部分尺寸（>10*10）、样本数量充足（>1000）
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