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機(jī)器視覺(jué)+深度學(xué)習(xí)

以深度學(xué)習(xí)為核心技術(shù)搭建具備自我學(xué)習(xí)能力的算法模型，對(duì)工業(yè)產(chǎn)品進(jìn)行缺陷檢測(cè)，以圖像標(biāo)注數(shù)據(jù)為樣本迭代優(yōu)化模型，提升工業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)檢效率和良率管理。可實(shí)現(xiàn)工件尺寸檢測(cè)、平面度和厚度檢測(cè)、物體識(shí)別和計(jì)數(shù)、外觀缺陷的目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、圖像分類(lèi)等。

大數(shù)據(jù)+機(jī)器學(xué)習(xí)

使用Data-Link工具，深度切入制造全制程，形成工廠業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)。建立工業(yè)大數(shù)據(jù)中臺(tái)，對(duì)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、卷積網(wǎng)絡(luò)、業(yè)務(wù)建模等方法，實(shí)現(xiàn)工廠生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)全景智能反饋和輔助決策。