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              • 产品名称:

                Proxima外观检测智能软件

              • 产品类型:测量与分析软件
              • 产品描述:
                    Proxima 可检测的主要瑕疵类型有:

                划痕 刀痕 崩缺 气泡 凸起 凹痕 擦伤 杂质 变形 崩边 白点 条纹 黑点 皱缩 波纹 裂纹


              • 咨询热线:400-0500-708

              产品介绍

              Proxima外观检测智能软件

               

              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。随着工作时间的延长{意甲下注网站-授权官网主词},眼睛的疲劳和衰老更加增加了误判的风险。而传统的机器视觉检测在图像处理和瑕疵定位等方面有所欠缺{意甲下注网站-授权官网主词},导致瑕疵检测的准确率低{意甲下注网站-授权官网主词},性能不稳定{意甲下注网站-授权官网主词},而且对于流水线实现智能自动检测非常有难度。由此可见{意甲下注网站-授权官网主词},无论是传统的机器视觉检测{意甲下注网站-授权官网主词},还是肉眼检测产品外观质量的能力和效率以及准确率和范围都是非常有限的。

               

              深度学习的思想源自于“人工神经网络”,从大脑中汲取灵感,模拟人脑分析问题机制并建立分析学习的神经网络。神经网络的基本构建?{意甲下注网站-授权官网主词}?槭侨斯ど窬?/span>-模仿人类大脑神经元{意甲下注网站-授权官网主词}。正如大脑数十亿个神经元神经元分布在神经网络的几个层中{意甲下注网站-授权官网主词},之间有数万个连接{意甲下注网站-授权官网主词},深度学习模型涉及大量的计算单元{意甲下注网站-授权官网主词},它们彼此交互时对所建模数据潜在分布的多层表征进行自主学习{意甲下注网站-授权官网主词}。

              为了契合日趋严苛的高效高标准瑕疵检测需求{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词},?{意甲下注网站-授权官网主词}?怂箍底灾餮蟹⒒谏疃妊暗?/span>Proxima瑕疵检测软件系统{意甲下注网站-授权官网主词},解决客户在产品表面瑕疵检测环节遇到的各种问题{意甲下注网站-授权官网主词}。

               

              Proxima 可检测的主要瑕疵类型有:

              划痕  刀痕  崩缺  气泡  凸起  凹痕  擦伤  杂质  变形  崩边  白点  条纹  黑点  皱缩  波纹  裂纹

               影像仪.jpg

              Proxima软件的特性:

               

              训练快速,结果精确

              Proxima 在训练的过程中,通过多层神经网络层比如卷积神经网络{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词},循环神经网络{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词},深度神经网络{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词},长短期记忆网络等高效地对学习模型进行训练并且将训练速度进行优化{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词}。因此,Proxima 的智能瑕疵检测率高达95% 以上并具有灵活的的多功能扩展性{意甲下注网站-授权官网主词}。

               

              性能稳定{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词},高效

              Proxima 在学习的过程中,通过评估提取目标{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词},特征分析以及分类模型的迭代来优化检测的稳定和效率。Proxima 集图像处理{意甲下注网站-授权官网主词},特征识别,多种深度学习建模以及其他高科技于一身,这使得Proxima 在图像特征的识别能力和稳定性是其他机器视觉检测系统无可媲美的{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词}。

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              训练模型{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词},方法多元化{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词},应用性广泛

              Proxima 可根据训练集评估{意甲下注网站-授权官网主词},生成最佳可应用的高效学习模型{意甲下注网站-授权官网主词}。Proxima 通过切换多种自主研发的机器学习模型{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词},使得训练高效并且结果输出稳定{意甲下注网站-授权官网主词}。目前Proxima 已广泛投入到3C 行业(电子,通讯和消费品)瑕疵检测中{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词}。汽车行业{意甲下注网站-授权官网主词},航空航天零部件和装配件上也是Proxima 驰骋的领域{意甲下注网站-授权官网主词}。

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              结果输出迅速且可视化

              Proxima 的结果报告输出非常迅速,结果报告不仅含瑕疵的定位{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词},形状,尺寸以及分类等{意甲下注网站-授权官网主词},还包含了统计信息等{意甲下注网站-授权官网主词}。用户可直接打开报告并快速预览报告。

               

              操作简单易上手

              Proxima 研发团队无论是在软件的操作还是界面的设计,都遵循简单易上手的设计理念,以便大部分的用户无需进行复杂的培训就可上手。Proxima 的软件界面遵循微软办公的标准设计{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词}。操作流程上只需“标注{意甲下注网站-授权官网主词},训练{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词},检测{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词},”三步即可出结果{意甲下注网站-授权官网主词}。

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              内置先进算法且适用性强

              Proxima 支持多种图片预处理的高级算法{意甲下注网站-授权官网主词},卷积神经模型等机器学习模型和结果的统计分析{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词}。Proxima 可通过标准的网线传输TCP/IP 协议与其他厂商的测量设备比如X-Ray 所拍摄的照片进行瑕疵检测{意甲下注网站-授权官网主词}。

               

              区别于其他传统的缺陷检测方式,??怂箍档牡?/span>Proxima瑕疵检测系统只需要少量的瑕疵图片就可在短时间内进行大规模的训练{意甲下注网站-授权官网主词}。而且采用GPU专用处理算法{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词},大幅提升检测效率{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词},以及通过基于深度学习的检测算法,可以提高准确度{意甲下注网站-授权官网主词},降低漏检率和过杀率{意甲下注网站-授权官网主词}。

               

              不仅仅是瑕疵检测…

              Proxima将软件瑕疵检测与尺寸检测合二为一{意甲下注网站-授权官网主词},解决用户瑕疵需求的同时也解决用户尺寸的检测需求{意甲下注网站-授权官网主词}。这项功能可谓是一举两得{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词},减少了大量的时间和投资成本,提升了产品质量的同时也驱动产量的提升{意甲下注网站-授权官网主词}。

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              Proxima的优势

               

              Proxima 聚焦于产品外观瑕疵检测{意甲下注网站-授权官网主词},相比于人工视觉检测和传统的机器视觉检测,这双慧眼具有以下不可比拟的优势:

               

              图像分析

              人工检测/传统机器视觉:无法分析无规律的图像

              Proxima:利用深度学习的算法对瑕疵进行学习{意甲下注网站-授权官网主词}, 提取,分析{意甲下注网站-授权官网主词},无规律图像变成可分析

               

              准确率:

              人工检测/传统机器视觉: 准确率无论是人工和传统机器都偏低,易出现误判

              Proxima:通过深度学习算法{意甲下注网站-授权官网主词},高级图像处理, 模式识别等提高了检测的精准度高达95%

               

              自动化:

              人工检测/传统机器视觉:实现流水线上的检测自动化围墙高

              Proxima:检测瑕疵的同时,可在线实现尺寸检测{意甲下注网站-授权官网主词}{意甲下注网站-授权官网主词},实现瑕疵 + 尺寸检测的自动化

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