東莞市埃法智慧科技有限公司

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經營模式: 其他組織

所在地區: 廣東省  東莞市

認證資訊: 資質認證

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深度學習系統外觀缺陷檢測設備

各行業檢測視頻案例
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深度學習系統外觀缺陷檢測設備

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價格
¥ 900000.00
¥ 800000.00
¥ 700000.00
**量
1- 4
5- 9
10
供貨總量 100臺
產地 廣東省/東莞市
發貨期 自買家付款之日起30天內發貨
數量

***話

羅 女士
  • 188****3195
  • 0769-33****55

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  •   女士 
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  • 傳真:0769-33366655
  • 地址: 廣東省 東莞市   常平鎮 木棆村常平國際創新港48號北科產學研基地125號
  • 產品詳情

“深度學習系統外觀缺陷檢測設備”參數說明

是否有現貨: 認證: 專利證書
品牌: Alfa 測量範圍: 其他
重量: 50kg--100kg 商標: Alfa
包裝: 全新 應用範圍: 可以工業取圖的所有行業

“深度學習系統外觀缺陷檢測設備”詳細介紹

提示:以下模板中任意文字及圖片均可執行修改、刪除的操作,更多產品描述有助於增加產品對買家的吸引力及搜索曝光率。
 
基本介紹 (產品的基本描述,如定義、功能等)
每臺設備配備了我們專業視覺檢測軟體--ALFA深度學習外觀缺陷檢測軟體,ALFA深度學習視覺軟體是基於工業圖像分析的深度學習軟體。深度學習是計算機視覺中的里程碑式機器學習技術,讓機器模擬人的大腦不斷地學習,*終輕鬆解決各種不同的複雜問題。如機器定位、對象識別,外觀異常和缺陷,對象和場景分類等等。
主要功能:檢查長度、高度、直徑、混料、變形、缺料、毛刺、黑點、劃傷等檢測
性能特點 (除基本功能外的其他特質,例如工作時長、操作簡便性等)
1.準確率高:在工業檢測領域,通過大資料的學習和不斷的重複,準確率無限接近100%,可以穩定檢測複雜背景下的目標。       
2.解決疑難問題:在傳統機器視覺軟體調節一個參數另一個參數可能就會有變動,無法完全滿足所有缺陷的檢測要求。ALFA的人工智慧模型,只要不斷添加樣本學習即可。      
3.短時間可以做出結果:在時間要求很短的項目上,只要有足夠多的圖片,輕鬆的進行標識和訓練,原則上**就可以做出理想的結果,它大大減少軟件開發和可行性研究的時間,增加利潤。
4.後期維護方便:傳統演算法現場出現問題,無法檢測出想要的結果,軟體編程技術人員要到生產現場進行軟體調試,ALFA套件可以直接把沒有檢測出來的圖片在生產現場再學一遍就可以達到理想的結果。
技術參數 (例如材質、工藝、尺寸的技術標準等)

參數

描述

備註

取樣

特徵尺寸

圓形特徵的直徑。具體大小可以查看左下角的圓圈。

 

顏色

顏色通道數。如果等於1,則圖像將被轉換爲灰度圖。也可以使用對應彩色圖的通道數。如RGB圖爲3

 

訓練

迭代次數

訓練模型的迭代次數。圖像簡單,圖片量少可以使用小的值;圖像複雜,圖片量大則使用更大的值

 

訓練選集

在已標識的圖像中選擇用來訓練的比例

 

微擾

旋轉

對圖像做旋轉處理(不使用如果設置爲[0°,0°])

 

翻轉

對圖像做水準、垂直翻轉處理

 

亮度

改變圖像的亮度

 

對比

改變圖像的對比度

 

處理

取樣密度

在特徵尺寸範圍內取樣多少次

 

使用說明 (例如使用場所、工作原理、產品結構、安全操作說明等)

設備的運用主要是結合了CCD等硬體設備與深度學習軟體。ALFA深度學習軟體主要有3大模組:

1.定位識別– 該模組用於精確地找到預定義的特徵點。可以根據特徵點設定的值,作爲識別的依據,也可以將多個特徵點串聯起來形成定位的模型,方便後續識別、缺陷檢測、分類等功能實現。

            

2.異常檢測 - 該模組用於檢測具有任何潛在缺陷的樣品。它只需要一組無缺陷樣本來學習正常外觀和幾個有缺陷的樣本來定義其可容忍變化的水準。

                               

                  異常檢測的一個例子。此工具特別適用於缺陷未知或難以預先定義的情況。

3.缺陷檢測 - 該模組用於精確定義圖像中的缺陷特徵。每種缺陷特徵必須由用戶先標識出來。這種技術的結果是找到跟用戶標識的缺陷特徵類似的缺陷。

                           

特徵檢測的一個例子。創建此模組是爲了精確找到圖像上的缺陷特徵。

3.對象分類 - 此模組用於標識對象不同的類別。必需提供代表每一個類的圖像。該模組的結果是將圖像分類爲預設定的類別之一。

圖像分類的一個例子。創建此模組是爲了準確識別圖像中的對象類。

應用領域
技術來源    (例如自主研發、品牌代理等)
所有技術來源爲原始取得,技術持有者爲:東莞市埃法智慧科技有限公司,避免了售後**不便的問題。以下爲幾個有代表的專利證書,其餘就不便一一上傳。