來(lái)自日本重量級AI企業(yè)研發(fā)
通過(guò)AI深度學(xué)習實(shí)現高精度檢測的外觀(guān)檢查軟件
Preferred Networks Visual Inspection
Preferred Networks(PFN)公司提供的Preferred Networks Visual Inspection產(chǎn)品，是通過(guò)深度學(xué)習，實(shí)現高精度、高靈活性、高性?xún)r(jià)比的外觀(guān)檢查軟件。
其解決了傳統深度學(xué)習檢測軟件所存在的，需要解決大量學(xué)習數據的收集、對不良特征的注釋很麻煩、以及模型構建困難等問(wèn)題，無(wú)需對學(xué)習數據進(jìn)行注釋?zhuān)纯蓪?shí)現高精度的檢測效果。從而，可以快速·低成本的構建檢測系統。
產(chǎn)品特長(cháng)
| 1 日本PFN公司獨自的深度學(xué)習模型
采用PFN獨自的的深度學(xué)習模型只需少量數據即可實(shí)現高精度檢測。 | 4 只需少量圖像進(jìn)行學(xué)習
與傳統必須要數萬(wàn)~數十萬(wàn)張圖像作為學(xué)習數據相比，PFN只需100張良品及20張不良品圖像即可實(shí)現深度學(xué)習。 |
| 2 簡(jiǎn)化注釋
對于被測物圖像，只需提供按[良品(good)]/[不良品(bad)]分類(lèi)好的圖像即可實(shí)現深度學(xué)習。無(wú)需標注出不良特征/不良位置。 | 5 不良位置的可視化
通過(guò)熱力圖成像凸顯出不良位置，提高對檢查結果的說(shuō)明性。 |
| 3 直觀(guān)的用戶(hù)界面GUI
通過(guò)學(xué)習工具的GUI界面，從登陸圖像、模型學(xué)習、檢測精度比較等都可以進(jìn)行一氣呵成的管理，構建直觀(guān)的、高精度的檢測模型。 | 6 建立靈活·快速的檢測模型
提供構建檢測系統所需的推論數據庫。 |
系統構成示例
