其实还是看自己处于哪种场景,但几个大厂的都是基本各个领域都涵盖的。下面给出一些主流的,仅供参考: https:// ai.aliyun.com/ 阿里云AI平台 http:// ai.baidu.com/ 百度大脑AI开放平台 https://www. huaweicloud.com
从这个架构图中,我们可以看到智能质检平台涉及的系统很多,需要用到的软硬件当然也不一样,终端的设备一般是各种工控机,上面一般是普通的 windows 系统或者就是简单的片上系统,或者嵌入式系统。云端一般是各种服务器,一般是L
我分别讲一下这两种制造。 一、离散型智能制造 1.车间/工厂的总体设计、工艺流程及布局均已建立数字化模型,并进行模拟仿真,实现规划、生产、运营全流程数字化管理。 2.应用数字化三维设计与工艺技术进行产品、工艺
有很多场景,比如设备监控、智能预测、智能质检、安全防护等各方面,以智能质检为例,我举两个例子。比如: 场景 1、产品在线外观质量检测 以某 3C 产品供应链企业产品外观检测为例,每月人工视觉检 测人力成本超过 200 万,质
实现质量对比,一般是看最终的质检效果。与人工或传统视觉技术质检相比,为了提高准确率,现在一般使用 深度学习 技术进行质检。这种技术的优势有: 对物体不规则缺陷的识别较传统机器视觉技术具有显著优势,准确率更高,且受
工厂质量控制体系就是为满足产品的质量要求,而实时进行的质量测量和监督检查系统。特别是在汽车零部件、3C 产品零部件与外壳、芯片、纺织品、光伏等行业,外观质量检测是非常重要的一个环节,极大影响着产出产品的质量和
和其他行业一样,汽车行业,一般也是通过端 + 5G 网络 + 边缘云 + 云服务的协作,基于计算机视觉模型、算法库及样本图像,结合深度学习 AI 算法,完成数据预处理、数据标注及训练生成数据模型。我们再通过 5G 网络连接,可以使得
通过深度学习算法(Deep Learning)实现的人工智能质检,在目前已经能够达到95%以上的判定准确率,通过平衡漏判率和误判率,漏判率可以降到100PPM以下,而误判率降到5 %以下。 根据华为和百度联合编著的《智能工业视觉解决方
目前工业领域中大量企业的质量检测环节由人工质检实现,即主要依靠人肉眼来进行缺陷识别,除此之外,少量企业使用传统机器视觉技术进行质检,你们公司应该就是这种。 这些方式有一些显著痛点,例如人工质检存在的主观因素对判
高速环境,一般需要功能强的内置图像处理功能的智能工业相机,它输出的实时图像检测结果可直接用于应用处理,此类数据数据量小(<100Byte),实时性要求相对较高,相机一般支持 TCP/IP、UDP 等通用接口协议用于传输数据。
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