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数据采集
采集来源-成像设备 如：IP摄像机、工业摄像机、红外摄像机、显微镜、X光、光源、暗箱、导轨
成像要求： 图像清晰、照度均匀、缺陷部分尺寸（>10*10）、样本数量充足（>1000）
我们能解决的核心痛点
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大幅节省人力
传统人工检测方式，无任何智能检测功能；
或有摄像头、有简单分析功能，
但无法解决大部分场景，人力投入大。
通过机器视觉智能诊断，大幅度节省人力成本。 -
质控保障
传统质检全靠人工一个一个看产品瑕疵，而人的经验、以及情绪等都会造成质量控制无法保障.
通过大量数据训练后算法识别精度可以非常稳定，以保障识别质量，加大产量。 -
提高效率
传统方式效率低，影响生产线的全自动化。
通过图像识别算法的不断迭代，精度稳定可靠，
促进生产线自动化，减少人工干预，提升效率。
适用场景/客户案例
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工业-电池片瑕疵检测
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环保-垃圾分类识别
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养殖-猪行为识别
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交通-道路裂缝检测
总体架构
方案实现流程
数据标注
数据标注： 是指通过视觉或者听觉，采用分类或者检测的方式，用工具把目标标识出来，并把标识结果保存为计算机模型训练需要的数据。
标注标准： 确定好标准是保证数据质量的关键一步，且标准与具体业务相关，业务上需要检测或者分类出来的目标，一般需要客户方提前定义标注标准。
标注平台 提供专业的图像标注平台。
模型训练及优化
强大的计算能力 利用阿里云强大GPU集群计算能力，可以实现模型训练的快速迭代。
雄厚的研发能力 吸收和采用国际先进的机器学习算法，研发团队不断研发新的深度学习算法，创新性的解决某一类场景中的工业故障。
算法与硬件平台结合 充分利用和发挥硬件性能，提高算法分析工业故障图片的时间； 针对分析工业场景中丰富工业故障图像，训练出可以替代人工的算法模型。
服务部署与联调
自主的软件架构 具有完全自主知识产权的服务软件架构，可以在公有云、私有云和客户物理服务器上部署算法服务。
完善的配套接口 服务提供了可视化展示和传统业务系统对接所需的底层数据，提供语言无关的标准化习题接口；
客户技术支持 提供完善的客户现场联调、系统对接、精度效率评估和客户培训等方面的技术支持；
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