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SuaKIT

產品介紹

SuaKit是可以在PCB,太陽能,電池,鋼鐵等各種制造業現場使用的以深度學習為基礎的機器視覺檢測軟件。

SuaKit是基于各種產業現場的圖像數據開發的,經三星,韓華等世界知名企業驗證過的軟件。

SuaKit現在也在現場以各種數據為基礎進行學習及測試,不斷實現性能的提升。

SuaKit為客戶提供三種功能。

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檢測

可以在復雜的圖像中,檢測出各種物體。

如果對一部分標簽化物體的圖像進行學習,可以在各種困難的環境中認識物體。

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分割

通過圖像分析,可檢測出在制造現場發生的各種瑕疵。

該功能可在表面形態各異的纖維,皮革,太陽能電池背板,

相機鏡頭等部位檢測出各種瑕疵類型,并按類型進行整理。

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分類

對圖像進行分析,按定義好的特點和種類進行分類。

在生產現場拍攝各種物體,可將其用于分類。

優勢

提高檢驗準確度

通過基于深度學習的檢測算法,可以保證準確度高于肉眼檢測。

節省優化費用

由于機器學習的過程非常迅速,算法最優化的過程也就非常容易地被縮短。 在產線上可以追加學習取得的圖像數據,節省最優化的費用。

有效利用勞動力

由于自動檢測的精確度高,一名管理人員就可以管理多個檢測設備。

客戶公司可以通過人員數量最少化,有效利用人力。

產品特點

以直觀的UI為基礎,提供最好的UX,為各位的使用提供最大的便利。

從標簽工具到結果輸出,為客戶打造最好的使用環境。

利用CUDA,cuDNNGPU專用處理語言,將深度學習算法處理速度提到最高。

以在面料,皮革,LCD,PCB,太陽能,電池等制造業領域的運用過程中獲得的專有技術為基礎,

開發了高精確度的網絡。

常見問題解答

各個缺陷類型需要學習幾張圖像數據?

需學習圖像數量根據圖像的復雜程度會有所不同,但在初期不同的下次類型提供30-100張左右即可。

神經網絡模型建立所需要的時間有多次?

一般2048*2048像素大小,1000張為標準的話,需要30分鐘左右。

在實際的生產線上處理圖像的速度能達到什么程度?

根據神經網絡條件會有所不同,但2048*2048像素大小的圖像,每秒鐘可實時處理50張。

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