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时间：2025-08-25 编辑：半导体检测设备服务网
视觉检测系统深度学习
一些细微的划痕、瑕疵、缺陷，甚至人眼正常情况下都看不出来的痕迹，传统的视觉很难采集好图像，那么，你该了解一下盈泰德的深度学习AI智能检测系统啦。
再小、再细微、再复杂的环境下，都让瑕疵缺陷无所遁形！
（深度学习AI视觉检测系统），通过用户样本数据的训练对模型进行定制优化，从而适配用户实际使用场景。
当算法模型与生产线或生产环境中的检测/采集设备集成，就可实现在生产过程中以计算机视觉代替人工进行质量、安全、完整性等检测工作。
基于计算机智能视觉不间断、不疲劳的特性在检测方面提供远高于人工的效率和准确性，与制造商、生产设备商一起降低工业生产成本提升产能。
简单易用
AI智能视觉检测产品特点
打破以往视觉检测的封闭环境，无需编程。按照软件“傻瓜式”提示即可完成样板学习并执行识别任务，上手简单。客户可根据需要教会AI-Intsoft来完成复杂的识别任务。
精准定位与精确分类，系统准确率可优于99%。AI-Intsoft可对指定位置做亚像元级实时定位，通过深度学习智能识别，可同时区分多达1000种不同部件。
AI-Intsoft应用非常广泛。在3C制造领域，可应用于手机壳、手机辅料、电路板、屏幕、电子物料等元件的检测问题；在五金、食品、包装、汽车等领域也可广泛应用。
AI-Intsoft系统兼容性很强。可单独运行于Win7/10及以上平台，只需额外配置NVIDIA独显支持。搭配上专属机器视觉配件，产品可集成为完整的机器视觉系统，解决更多客户需求。
AI智能视觉检测功能特点
智能辅助标注
样本标注不仅大量消耗人力成本且标注质量极大影响训练结果。视觉智能产品通过人工标注的少量样本即时对模型进行训练，以模型预测的方式对样本进行自动标注，并将需要人工校正的样本推荐给标注人员，通过迭代训练快速准确地完成标注工作。
分布式训练
基于深度学习的工业视觉智能算法模型的训练优化需要大量的数据（不仅有您提供的样本数据也有阿里云提供的基准训练集），而工业场景中模型更新与迭代的速度直接影响产线效能。我们通过分布式训练框架大大缩短模型优化所需的时间。
智能样本评估
工业场景中标注在样本上的分布往往极不均匀，进而影响训练的结果及模型的性能。视觉智能产品通过样本智能评估，对每个标签的样本数及训练集与验证集的智能自动拆分，围绕着训练目标最大化的发挥样本的价值。
多维度模型评估
提供丰富的指标方便您对模型整体性能及某个标签上的性能进行量化评估。同时将预测结果与原始标注在样本上进行对比呈现，对训练的效果及模型的能力提供直观的展示。
如有意向，欢迎聊聊，我们根据你的需求分析，免费从一个专业的角度来给你一个合适的方案，再听取你的意见，即使没达成合作，我们也希望能多认识个朋友。
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