在产品质量外观检测的世界里,人眼只能辨别那些大于0.5毫米大小的瑕疵,还伴着巨大的误判风险。传统的机器视觉检测在图像处理和瑕疵定位等方面也有所欠缺,导致瑕疵检测的准确率低,性能不稳定,而且对于流水线实现智能自动检测非常有难度。
HxGN Visual Detection(以下简称HxGN ViD)
是海克斯康基于人工智能技术自主研发,适用于工业制造质量检测的深度学习智能缺陷检测平台,广泛适用于3C电子、锂电池、光伏、新能源汽车、航空航天等行业的工业制造过程中的缺陷检测需求。本期直播,海克斯康技术专家针对缺陷样本数量较少的场景,为大家带来高效的缺陷检测方案,攻克缺陷样本缺失难题。
直播预告
3月20日(周三)14点
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HxGN ViD 缺陷检测软件产品新特性
Golden Sample 黄金样本检测
自动样本均衡
自动数据增强,缺陷仿真
训练推理性能优化
新版本攻克缺陷样本缺失难题
NG样本短缺,或者NG样本形态单一的情况会引起各种漏检与过杀。HxGN ViD提供了一个简单易用的缺陷生成、数据增强的界面化工具,有效提高模型的准确率。HxGN ViD新版本攻克缺陷样本缺失难题,在缺陷样本数量较少的场景下依然可以进行缺陷检测。
应用案例及解决方案
模型多样化,适用于不同应用场景;瑕疵检测融合尺寸检测且高效精准;输出结果可量化处理;引导式界面设计,简单易上手。直播过程中,专家将辅以行业实操案例,沉浸式讲解软件应用。
锂电、半导体等行业缺陷检测项目痛点案例
少量缺陷样本场景案例以及解决方案
0缺陷样本场景案例以及解决方案
专家介绍
李铖
海克斯康前沿技术AI专家
英国肯特大学博士
HxGN Visual Detection 软件负责人、AOI非标项目PMO软件负责人、人工智能工业软件应用专家。
海克斯康制造智能自媒体家族
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(海克斯康制造智能)
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