人工目檢
每天只能檢查4,000副隱形眼鏡。市場需求的增加造成了生產瓶頸。
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人工目檢 每天只能檢查4,000副隱形眼鏡。市場需求的增加造成了生產瓶頸。 傳統的機器視覺AOI 使用固定的幾何算法來識別缺陷,由于難以從高透明度的隱形眼鏡獲得高質量的樣本圖像,因此難以改善這些缺陷。
設備原理:
采用CCD-AI影像控制系統作為主控單元,利用位移、視覺傳感技術對產品圖像進行判別,根據設置的電容電阻參數,自動完成上料、檢測、判別,最后自動篩選出良品與不良品。
設備特點:
● 非標定制,滿足用戶的不同需求
● 全自動CCD視覺檢測,代替人工檢測,降低人工檢測成本
● 99%檢測合格率
● 檢測精度高,檢測精度±0.005mm
● 檢測項目多,檢測范圍廣
當算法模型與生產線或生產環境中的檢測/采集設備集成,就可實現在生產過程中以計算機視覺代替人工進行質量、安全、完整性等檢測工作。
基于計算機智能視覺不間斷、不疲勞的特性在檢測方面提供遠高于人工的效率和準確性,與制造商、生產設備商一起降低工業生產成本提升產能。
X智能視覺檢測產品特點
ALFA-X打破以往視覺檢測的封閉環境,無需編程。按照軟件“傻瓜式”提示即可完成樣板學習并執行識別任務,上手簡單。客戶可根據需要教會ALFA-X來完成復雜的識別任務。
精準定位與精確分類,系統準確率可高于99%。ALFA-X可對位置做亞像元級實時定位,通過智能識別,可同時區分多達1000種不同部件。
ALFA-X應用非常廣泛。在3C制造領域,可應用于手機殼、手機輔料、電路板、屏幕、電子物料等元件的檢測問題;在五金、食品、包裝、汽車等領域也可廣泛應用。
ALFA-X系統兼容性很強。可單獨運行于Win7/10/11及以上平臺,只需額外配置NVIDIA獨顯支持。搭配埃法智能專屬機器視覺套件,產品可集成為高效的機器視覺系統,解決更多客戶需求。
X智能視覺檢測功能特點
智能輔助標注
圖像樣本標注不僅大量消耗人力成本且標注質量極大影響訓練結果。ALFA-X產品通過人工標注的少量樣本即時對模型進行訓練,以模型預測的方式對樣本進行自動標注,并將需要人工校正的樣本推薦給標注人員,通過迭代訓練快速準確地完成標注工作。
分布式云訓練
基于深度學習的工業視覺智能算法模型的訓練優化需要大量的數據(不僅有您提供的樣本數據也有華為云提供的基準訓練集),而工業場景中模型更新與迭代的速度直接影響生產線效力。我們通過分布式云訓練框架大大縮短模型優化所需的時間。
智能樣本評估
工業場景中標注在樣本上的分布往往極不均勻,進而影響訓練的結果及模型的性能。ALFA-X產品通過樣本智能評估,對每個標簽的樣本數及訓練集與驗證集的智能自動拆分,圍繞著訓練目標的發揮樣本的價值。
多維模型評估
提供豐富的圖型指標方便客戶對模型整體性能及某個標簽上的性能進行量化評估。同時將預測結果與原始標注在樣本上進行對比呈現,對訓練的效果及模型的能力提供直觀的展示。
人工目檢 每天只能檢查4,000副隱形眼鏡。市場需求的增加造成了生產瓶頸。 傳統的機器視覺AOI 使用固定的幾何算法來識別缺陷,由于難以從高透明度的隱形眼鏡獲得高質量的樣本圖像,因此難以改善這些缺陷。
設備原理:
采用CCD-AI影像控制系統作為主控單元,利用位移、視覺傳感技術對產品圖像進行判別,根據設置的電容電阻參數,自動完成上料、檢測、判別,最后自動篩選出良品與不良品。
設備特點:
● 非標定制,滿足用戶的不同需求
● 全自動CCD視覺檢測,代替人工檢測,降低人工檢測成本
● 99%檢測合格率
● 檢測精度高,檢測精度±0.005mm
● 檢測項目多,檢測范圍廣
當算法模型與生產線或生產環境中的檢測/采集設備集成,就可實現在生產過程中以計算機視覺代替人工進行質量、安全、完整性等檢測工作。
基于計算機智能視覺不間斷、不疲勞的特性在檢測方面提供遠高于人工的效率和準確性,與制造商、生產設備商一起降低工業生產成本提升產能。
X智能視覺檢測產品特點
ALFA-X打破以往視覺檢測的封閉環境,無需編程。按照軟件“傻瓜式”提示即可完成樣板學習并執行識別任務,上手簡單。客戶可根據需要教會ALFA-X來完成復雜的識別任務。
精準定位與精確分類,系統準確率可高于99%。ALFA-X可對位置做亞像元級實時定位,通過智能識別,可同時區分多達1000種不同部件。
ALFA-X應用非常廣泛。在3C制造領域,可應用于手機殼、手機輔料、電路板、屏幕、電子物料等元件的檢測問題;在五金、食品、包裝、汽車等領域也可廣泛應用。
ALFA-X系統兼容性很強。可單獨運行于Win7/10/11及以上平臺,只需額外配置NVIDIA獨顯支持。搭配埃法智能專屬機器視覺套件,產品可集成為高效的機器視覺系統,解決更多客戶需求。
X智能視覺檢測功能特點
智能輔助標注
圖像樣本標注不僅大量消耗人力成本且標注質量極大影響訓練結果。ALFA-X產品通過人工標注的少量樣本即時對模型進行訓練,以模型預測的方式對樣本進行自動標注,并將需要人工校正的樣本推薦給標注人員,通過迭代訓練快速準確地完成標注工作。
分布式云訓練
基于深度學習的工業視覺智能算法模型的訓練優化需要大量的數據(不僅有您提供的樣本數據也有華為云提供的基準訓練集),而工業場景中模型更新與迭代的速度直接影響生產線效力。我們通過分布式云訓練框架大大縮短模型優化所需的時間。
智能樣本評估
工業場景中標注在樣本上的分布往往極不均勻,進而影響訓練的結果及模型的性能。ALFA-X產品通過樣本智能評估,對每個標簽的樣本數及訓練集與驗證集的智能自動拆分,圍繞著訓練目標的發揮樣本的價值。
多維模型評估
提供豐富的圖型指標方便客戶對模型整體性能及某個標簽上的性能進行量化評估。同時將預測結果與原始標注在樣本上進行對比呈現,對訓練的效果及模型的能力提供直觀的展示。
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