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字符識(shí)別

詳細(xì)介紹

字符識(shí)別簡(jiǎn)介

基于深度學(xué)習(xí)的智能工業(yè)視覺平臺(tái)軟件,集標(biāo)注、訓(xùn)練、模型調(diào)優(yōu)為— 體,用于解決復(fù)雜缺陷檢測(cè)、分類等問題。在上線過程中通過收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行自學(xué)習(xí) ,可以不斷提升模型的適應(yīng)性和穩(wěn)定性,持續(xù)降低運(yùn)行過程中的漏檢和過檢。

產(chǎn)品出廠質(zhì)量控制

對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行全過程質(zhì)量檢測(cè),保障產(chǎn)品質(zhì)量達(dá)到質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。

(外觀質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),以人眼極限為基準(zhǔn);工藝標(biāo)準(zhǔn),以工藝要求為基準(zhǔn))

生產(chǎn)過程工藝控制

對(duì)缺陷類型進(jìn)行識(shí)別和度量,以工藝溯源(建立缺陷類型/度量-工藝問題之間的映射關(guān)系),并為閉環(huán)控制提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ),以提高產(chǎn)品良率。


四大核心功能模塊 + OCR工具包:

高性能AI算法模型,支持圖像分割、字符訓(xùn)練、圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、定位檢測(cè)及OCR字符識(shí)別訓(xùn)練等;

?定位:檢測(cè)圖像中的單個(gè)或多個(gè)目標(biāo)的位置。常用于在目標(biāo)多樣、姿態(tài)多樣等復(fù)雜場(chǎng)景中快速查找目標(biāo)。

?分割:對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)檢測(cè),精準(zhǔn)識(shí)別缺陷的位置和類別。常用于檢測(cè)產(chǎn)品表面細(xì)小的缺陷。

?分類:判斷整張圖像所屬類別,常用于缺陷分類和產(chǎn)品的分選定級(jí)。

?檢測(cè):對(duì)圖像進(jìn)行區(qū)域檢測(cè),準(zhǔn)確識(shí)別目標(biāo)物或缺陷。常用于產(chǎn)品表面成塊缺陷檢測(cè)、多目標(biāo)檢測(cè)等場(chǎng)景。

?OCR:對(duì)圖像中的字符進(jìn)行準(zhǔn)確定位和高效識(shí)別。常用于快速讀取各類復(fù)雜場(chǎng)景中產(chǎn)品或元件的字符信息。


圖片8.jpg


核心優(yōu)勢(shì):


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部署


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行業(yè)應(yīng)用

目前AI覆蓋各行各業(yè),如下:

1.汽車行業(yè)之圖像識(shí)別:自動(dòng)駕駛車輛需要通過圖像,對(duì)于行駛路況進(jìn)行判別、尋找到合適的路徑,尤其是行人/障礙物的判斷。這其中就需要圖像識(shí)別技術(shù)來支撐,對(duì)底層算法的精準(zhǔn)度、反應(yīng)速度要求是極高的。

2.醫(yī)療之圖像識(shí)別:以骨折檢測(cè)系統(tǒng)為例,以往是通過二維X光片定位病患的病變位置,而借助系統(tǒng),可以分析二維X射線圖像中骨折情況,并且標(biāo)記骨折位置便于醫(yī)生進(jìn)行進(jìn)一步的檢測(cè)。這就能夠有效提升診斷準(zhǔn)確率,提升治療效率。

3.制造業(yè):傳統(tǒng)算法無法識(shí)別的檢測(cè)項(xiàng)目,可以借助AI小樣本訓(xùn)練來檢測(cè),替代人工。

4.零售業(yè)之人臉支付:通過機(jī)器檢測(cè)人臉并匹配賬戶信息,聯(lián)動(dòng)付款即可實(shí)現(xiàn)“刷臉支付”。這一支付手段進(jìn)一步節(jié)省了用戶的時(shí)間,提升了結(jié)賬效率。


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可適用行業(yè)

金融

醫(yī)療

教育

運(yùn)營(yíng)商

公安

政府

企業(yè)

能源電力

交通

智慧城市

金融

醫(yī)療

教育

運(yùn)營(yíng)商

公安

政府

企業(yè)

能源電力

交通

智慧城市

金融

醫(yī)療

教育

運(yùn)營(yíng)商

公安

政府

企業(yè)

能源電力

交通

智慧城市

金融

醫(yī)療

教育

運(yùn)營(yíng)商

公安

政府

企業(yè)

能源電力

交通

智慧城市

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