核心算法功能

平台优势

• 高精度

  3C精密件检测 最高精度=0.0005mm
  锂电产品检测 最高精度=0.05mm
  功能性缺陷 漏检率=0%
  非功能性缺陷 最低漏检率 < 0.1%
  所有缺陷 最低过杀率<1%

• 高复杂度

  支持多型号共线
  3C精密件检测支持一键换型
  锂电池软包电芯检测支持30min内换型

• 高性能

  支持3C精密件检测 CT < 0.3 s/pcs

• 高复用性

  复用上一代缺陷检测的深度学习模型，支持在新品 0 缺陷样本条件下的检测

• 快速训练模型

  运用AI大模型批量生成或标注缺陷图片，丰富检测小模型，快速完成模型迭代，缩短项目周期

• 检测范围广

  多种缺陷预训练库，适用于不同材质表面缺陷。

• 支持样本小

  基于迁移学习模型，可以在样本较少时得到很高的准确率。

• 模型分析

  提供深度学习可解释性分析，可以自动分析模型局限和样本重要程度，指导模型有关方向。

• 二次开发

  支持C++和Python二次开发，平衡稳定性和可扩展性。

应用示范

• 01

  硬件调试

  

  集成、统一、可视化的，相机，硬件接口工具，多机位排布调试工具，使调试过程更便捷

• 02

  主控开发

  

  针对工业场景多样的特点，TimesAI支持灵活自由配置显示单元，统计指标，结果查询、导出、上传逻辑

• 03

  算法开发

  

  通用性和易用性平衡的视觉算法模块，可视化调试过程，针对不同材质的预训练缺陷库，开发人员可以实现0代码算法快速上线

• 04

  算法调优

  

  基于continue learning的快速模型迭代，针对工业场景的可解释/自学习工具，大幅降低模型优化时间

• 05

  生产智能管理

  

  提供多种生产数据统计模板，如工件产能统计模板，良率分析模板等，实现生产数据实时监管

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