工业视觉智能_机器视觉检测_工业缺陷检测

最新活动优惠放送公测期间，训练资源永久免费

近期重要发布功能迭代【工业视觉智能V2.2】正式上线，欢迎试用新品邀测【敏捷训练版】即将上线，敬请期待

产品优势

零门槛

无需具备专业算法知识，仅需简单四步，后台即可自动完成所有优化

高精度

内置大规模黄金数据积累的预训练模型，基于少量数据就能获得出色效果

高效率

便捷高效的一键智能化标注以及多人标注模式提高线下协作标注效率

广适配

支持公共云API调用和线下SDK导出两种部署方式，与生产环境无缝衔接

应用场景

钢铁行业

食品饮料

纺织化工

电子制造

钢铁行业

食品饮料

纺织化工

电子制造

业务需求

需要对钢铁表面的瑕疵、钢管焊缝及其他原材料的多种瑕疵进行缺陷检测并进行优劣等级的划分，满足客户不同的业务销售渠道

能够解决

瑕疵类型检出

支持瑕疵示例：欠充满，搭焊，凹坑，未熔合，未焊透，夹渣，气孔，咬边，夹珠，蜂窝状气孔，未焊满，焊瘤、烧穿、焊偏和横向裂纹等

方案验证指标达标

缺陷检出率>99.8%，明显/重要缺陷漏检率≤0.1%、误检率≤1% ，检测速度较人工提升20倍

推荐搭配使用

对象存储OSS

业务需求

对食物原料、内容物的缺陷以及包装加工环节产生的瑕疵进行缺陷检测，实现对食品链路全流程的质量监管

能够解决

瑕疵类型检出

支持瑕疵示例：异物、金属屑、油漆、胶屑、黑渣、料垢、头发、纤维、果虫、飞虫、瓶身破碎、酒内异物、酒壁异物、漏气、文字、液位、瓶底破碎、酒内异物、酒壁异物、标签污渍等

方案验证指标达标

明显/重要缺陷的漏检率≤0.1%，误检率≤1% ，剔除率 >94.5% ，大幅降低人力成本和反工损失

推荐搭配使用

对象存储OSS

业务需求

需要对纺织原材料、成品、半成品进行表面缺陷检测

能够解决

瑕疵类型检出

支持瑕疵示例：褶皱、光斑、污渍、经条、横档、破损、纬斜、飞毛等

方案验证指标达标

整体准确率92.3% ，缺陷检出率≥98%，误报率≤15%，准确率≥80%，可满足2m/s实时的性能需求

推荐搭配使用

对象存储OSS

业务需求

对PCB、晶圆、锂电池电芯、锂电池盖板、光伏电池等产品进行表面缺陷检测，提高产品良率

能够解决

瑕疵类型检出

支持瑕疵示例：交叉裂、单体裂、划痕、凹坑、异物、凸起、黑点、黑斑等

方案验证指标达标

缺陷检出率>99.6% ，过滤80%的AVI/AOI上报假点，每秒处理200个以上AVI/AOI上报， 7*24h连续运行

推荐搭配使用

对象存储OSS

产品功能

面向业务场景的工作区管理基于算子类型进行通用和定制化开发以及自由组合的方式，适应大部分市场上的AI通用视觉检测解法。

通用行业AI视觉检测解法基于通用算子能力：图像分类、物体检测、语义分割开发算法底层框架，面向市场上大部分通用行业，做快速POC验证。

定制化开发服务内置达摩院基于各工业场景最佳实践积累的黄金数据库，使得模型在进行训练之前性能已经远远高于市场上大部分模型。

更贴合业务需求的模型组合真实业务场景的复杂性意味着单一且独立的算子往往不能满足视觉检测需求，模型组合的灵活应用使得基于算法基础能力之外还可以兼容更多复杂需求。

与业务流程深度结合的训练流程打破传统训练模式算法和业务的分隔线，实现算法与业务的场景真正融合落地。

更贴合业务的训练流程工业智能平台将训练过程中的【数据选择】-【训练】-【评估】-【提取】的整体流程横向延展化，能适应更多变复杂的视觉检测应用场景，与业务相耦合。

科学统一的决策评估参数训练结束后只需少量测试集就可以进入评估环节，根据可视化数据评估指标来辅助用户进行筛选和抉择，选取最优模型。

服务验证前置降低风险模型在产生出来并没有经过实际的验证，用测试集来验证模型能大大降低模型未验证直接部署生产端带来的风险弊端，保证产线瑕疵检出质量。

便捷高效的标注工具一键智能化标注以及多人协作标注的方式，大大提高标注标注效率，节约人力成本。

一键智能化辅助标注工业视觉智能平台自主研发了智能化辅助标注，使得一些更细颗粒度的瑕疵标注也可以标注，在提高模型精准度的同时还能大大降低人工耗时成本。

多人协作提高标注效率工业视觉检测场景的缺陷类型复杂且样本数据量庞大，单人标注往往效率低下且管理分散，工业平台开放多人协作的标注方式大大提高样本的标注效率且易于统一集中管理。

客户案例

正泰新能源

车间质检人员通过EL设备对产品进行视觉缺陷检测，再通过人眼进行瑕疵等级区分，检测时间平均2s以上，且质量不高。达摩院通过算法加持代替人眼去评判产品质量且能够精准划分等级，设备平稳运行后，EL检测准确率、速度和质量大幅度提升

正泰新能源

车间质检人员通过EL设备对产品进行视觉缺陷检测，再通过人眼进行瑕疵等级区分，检测时间平均2s以上，且质量不高。达摩院通过算法加持代替人眼去评判产品质量且能够精准划分等级，设备平稳运行后，EL检测准确率、速度和质量大幅度提升

山西晋南钢铁集团

废钢是提升炼钢产能的重要原料，但工作环境的复杂使得质检人员不仅工作强度大且十分危险，与达摩院视觉检测平台合作后检出质量和效率实现了重大突破

山西晋南钢铁集团

废钢是提升炼钢产能的重要原料，但工作环境的复杂使得质检人员不仅工作强度大且十分危险，与达摩院视觉检测平台合作后检出质量和效率实现了重大突破

文档与工具

产品介绍

查看工业视觉智能产品使用文档

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解决平台使用中常见问题

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