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    ●人工智能檢測機完成手機外型缺陷自動式檢驗

    手機外型缺陷檢驗一直是業界的難題，必須檢驗的缺陷種類繁多且變化多端，要緊缺陷主要包括手機外殼上浮現的污點、刮痕、邊緣缺失、裂紋、水跡水印、氣泡、手指紋、異物、油墨、異色區分等問題。

    目前，手機整機外型全檢類似上處在全人工肉眼檢驗的狀態。由于手機整機的周密工業檢驗要求，使得傳統式視覺系統系統難以利用編程來解決之上這些缺陷檢驗問題。手機整機外型檢驗涉及曲面和復雜紋理圖像中細微刮痕的檢驗要求，只能利用人工肉眼二次復檢來完成，從而提升了額外成本。

    人工智能手機整機外型全檢設備基于深度學習算法的AI缺陷檢驗顛覆性商品——人工智能手機整機外型全檢設備，利用一年的在線運行與檢驗，類似徹底做到了用戶工業4.0智能生產制造車間的技術指標規定，這標志著困擾行業領域多年的手機整機外型全檢難題終于被攻克。

    人工智能手機整機外型全檢設備，完成了光電、機械設備、人工智能深度學習算法等行業的系統融合。其檢驗技術大量結合關鍵人工智能深度學習算法、光學基本原理、數字圖像處理、運動控制及周密機械設備等技術，利用光學方式收集圖像以得到商品的表面狀態，以人工智能算法、數字圖像處理技術來檢出商品缺陷或圖案異常等，具有高速度、高精密、高穩定性等特性，不論是在生產制造的制程中進行監測或進行周密質量治理，或是在高科技商品的制造與檢測作業中，這款人工智能設備都能發揮關鍵功能。

    ●人工智能檢測設備關鍵技術介紹

    人工智能算法軟件重新定義了AI缺陷檢驗。新技術的研發使得缺陷檢驗更精準、更高效，這次技術升級帶來了以下技術優勢：

    1、能夠輕松應對頻繁更換檢驗商品的情況，無需重新建立神經網絡；

    2、單一圖片數據也能夠輕松建立神經網絡；

    3、可視化調節，打開了“黑匣子”，提升檢驗的精確度；

    4、獨有的全自動標記作用，極大地落低了人工標記的時刻；

    5、新舊商品更替能夠穩定過度，零對接時刻；

    6、利用GPU及算法優化提升檢驗速度，能夠完成高速生產線的實時檢驗（最高速度超過10m/s）

    相比于傳統式視覺系統檢驗，瑞智光電人工智能深度學習算法具有以下幾個優勢：

    第一，解決了傳統式視覺無法處理的徹底無規律的復雜圖像問題；

    第二，解決了傳統式視覺系統由于抗干擾能力差而造成的漏檢、誤檢率高的問題；

    第三，解決了傳統式視覺中未浮現過的缺陷無法識不、必須連續不斷的算法補丁的問題；

    第四，解決了傳統式視覺項目周期普遍很長、造成檢驗速度慢的問題；

    第五，解決了傳統式視覺對硬件環境依靠較為高的問題。