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工業(yè)視覺(jué)的優(yōu)勢(shì)
時(shí)間: 2020-08-20 09:23:53
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傳統(tǒng)的工業(yè)制造主要采用人工肉眼檢測(cè)產(chǎn)品的缺陷，不僅使得檢測(cè)產(chǎn)品速度慢、效率低下，而且在檢測(cè)過(guò)程中容易出錯(cuò)，導(dǎo)致誤檢、漏檢等問(wèn)題。基于機(jī)器視覺(jué)的質(zhì)檢方案，通過(guò)云端建模分析與邊緣實(shí)時(shí)決策的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)視覺(jué)檢測(cè)，提升產(chǎn)品質(zhì)量。

工業(yè)視覺(jué)場(chǎng)景架構(gòu)圖

智能邊緣平臺(tái) 下工業(yè)視覺(jué)的優(yōu)勢(shì)：

高效：云端已訓(xùn)練的視覺(jué)模型，在邊緣側(cè)部署，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，提升檢測(cè)效率，提高產(chǎn)品質(zhì)量。

模型最優(yōu)：提供邊云協(xié)同架構(gòu)，云端模型訓(xùn)練，數(shù)據(jù)邊緣處理，模型增量訓(xùn)練優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)模型最優(yōu)。

統(tǒng)一管控：智能 邊緣平臺(tái) 可以實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一模型下發(fā)，節(jié)點(diǎn)狀態(tài)統(tǒng)一監(jiān)控。

工業(yè)視覺(jué)的優(yōu)勢(shì)

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