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Galileo系列軟件
基于快速深度學習技術在工業視覺與工業瑕疵檢測方面的應用場景，我們推出了“Galileo”系列軟件產品。該系列產品將“AI深度學習算法、模型訓練、模型測試、在線檢測分析、數據分析報表、缺陷自動生成、云深度學習服務、AI定制化算法”等一站式實現?？筛鶕蛻魧嶋H使用場景的不同需求，選擇使用不同功能模塊與不同產品。 |
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產品化 門檻低
專為本土生產企業打造，極為簡單的產線工人維護界面
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超高效率
建模、標注速度快，節省80%的時間；定制化大幅提升檢測速度
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高速神經網絡
自研核心技術，對神經網絡深度優化，大幅降低復雜度，模型加速超30~50倍
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高準確率
通過追加與反饋訓練，檢測準確率接近100%
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全流程檢測
構建四項全流程檢測體系，工業應用更加廣泛
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支持復雜圖像
模擬人腦識別，實現高復雜度背景下的靈敏檢測，超越現有的傳統圖像分析、檢測技術
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跨平臺兼容性
深度學習的全新框架，可以對接、移植到任何軟件、硬件平臺
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可視化報告
支持輸出自定義、可視化測試與檢測報告
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超20億樣本庫
超過20億以上的工業生產瑕疵樣本庫
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靈活設定標準
根據生產需求，調整正負樣本，進行優化訓練，靈活應對各種檢測標準
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聯機質檢
多設備聯機質檢大數據分析，為工業生產提供可靠決策輔助
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MES系統
對接MES系統
2.5D / 3D手機玻璃
表面瑕疵檢測
識別速度：≤ 2.3s/pc
檢測結果：漏檢 ≤ 2.5% | 過殺 ≤ 10%
缺陷類型：臟污、毛發、塵點、劃傷、崩邊、凹凸點、深劃......
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原圖
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檢測結果
金屬化陶瓷
表面瑕疵檢測
識別速度：≤ 100ms/pc
檢測結果：漏檢 ≤ 0.3% | 過殺 ≤ 1%
缺陷類型：劃傷、崩邊、臟污、開裂、劃痕、缺失......
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原圖
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檢測結果
金屬零件
表面瑕疵檢測
識別速度：≤ 500ms/pc
檢測結果：漏檢 ≤ 0.1% | 過殺 ≤ 5%
缺陷類型：臟污、亮印、劃傷、點傷、模印、刀紋、缺口......
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原圖
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檢測結果
工業字符識別
表面瑕疵檢測
識別速度：≤ 120ms/pc
檢測結果：準確率 ≥ 99.99%
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原圖
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檢測結果
電子元器件
表面瑕疵檢測
識別速度：≤ 2ms/pc
檢測結果：漏檢 ≤ 0.01% | 過殺 ≤ 1%
缺陷類型：漏磁、氣泡、端頭開裂、變形、黑片、龜裂、月牙、沙眼、壓痕......
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原圖
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檢測結果
軟包動力電池
表面瑕疵檢測
識別速度：≤ 5s/pc
檢測結果：漏檢 ≤ 0.1%（嚴重缺陷0漏檢） | 過殺 ≤ 5%
缺陷類型：極片翻折、破損漏夜、封邊異物、凸點、針孔......
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原圖
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檢測結果
