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方案描述

AI深度学习技术利用神经网路,能将 需辨识的图像类型加上标识,进而从 这些图像中辨识物件已知的功能特征, 异常和类别进行系统模型的训练。在 训练期间,训练系统AI模型辨识明确 的缺陷瑕疵、存在多种形式的缺陷、 和学习物件的正常外观,包括显著但 可容许的变化。

方案架构

核心技术

多模态感知技术
为了辅助视觉识别能力,整合多种类传感器技术,可 修补光学镜头成像不足的演算错误。如:声波、超微 振动、数字光学等先进传感器,模拟人脑的综合感知, 辅助视觉做 多模态综合判断
多模态融合分析
对多模态感知数据进行语义解析,构建跨模态的知识 图谱,进行模态之间的对齐映射,从而形成对瑕疵/缺 陷/故障的综合判断结果
自动光学检测辨识技术(AOI)
搭配高解析度的摄影机与光学元件配置进行机器视觉 系统的建置,结合自动化流程设定,可轻松检测小到 人眼 无法看到的物件细节、兼具高效辨识稳定性。光 学能力再升级:视觉与数字光学技术再配合,能解决 高反光物体的成像难题
AI嵌入式芯片化技术
部分信息由嵌入式系统做前期处理,提高辨识效率, 小范围扫描,提高准确率,减少误差, 机械手臂上玻 片,批次处理位移精准。将AI特征值提取芯片化,结 合嵌入式硬件,体积只有饭盒大小,安装、维护便捷, 成本降至70%以下
AR虚拟现实技术
部分信息由嵌入式系统做前期处理,提高辨识效率, 小范围扫描,提高准确率,减少误差,机械手臂上玻 片,批次处理位移精准。将AI特征值提取芯片化,结 合嵌入式硬件,体积只有饭盒大小,安装、维护便捷, 成本降至70%以下

方案视频

方案优势

优势一
多种模态采集方式更全面反映设备的运行状态,降低外界各 方面噪音,相互补偿,提高判断精准度
优势二
采集器内置AOI自动光学检测技术和DSP声纹降噪算法和独 有的声音分层技术,可以对设备的分析颗粒度更加细致可靠
优势三
全国唯一采用深度学习算法进行设备状态在线检测和故障 预警,可视化操作平台,利用正样本进行1:1筛选,无需长 时间积累样本,未知故障用户可自主标注
优势四
已有大型样本库,包括图片,视频,音频样本、设备工作 状态、物理特征知识库等,目前正样本库文件和负样本以 及利用深度学习算法模拟样本规模超过400TB
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地址:南京市建邺区江心洲街道仁恒置地广场A座12层

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