AI质检学习向导

学习向导

带你由浅入深,玩转AI质检应用。

1 系统构成概览

梅卡曼德AI质检解决方案是一套集成了先进人工智能技术的自动化缺陷检测和精密测量系统,专为制造业中的产品质量控制而设计。通过深度学习算法,该方案能够精准识别产品表面的微小缺陷,实现快速、准确的质量检测,从而显著提升生产效率并减少对人工检查的依赖。

该方案的核心组件包括:

  • Mech-DLK深度学习软件:提供强大的图像处理和分析能力,能够适应各种复杂的检测任务。

  • Mech-DLK SDK深度学习软件开发套件:为开发者提供一套完整的工具,以便快速开发和部署定制化的AI质检应用。

  • 工控机:稳定可靠的硬件平台,确保系统长时间稳定运行。

  • 2D相机:高分辨率的图像采集设备,为深度学习软件提供清晰的图像数据。

梅卡曼德AI质检解决方案适用于多种工业场景,包括但不仅限于消费电子、汽车、锂电、家电制造等行业的制造过程。通过实施该方案,企业能够实现生产流程的智能化,提高产品质量,降低成本,并最终增强市场竞争力。

更多详细信息,请参考AI质检方案介绍

2 实际应用部署

为实际应用部署提供部署思路、操作指导以及经验分享。在了解AI质检方案后,你可以通过本部分学习实际AI质检应用部署所需的知识与经验。

AI质检应用的基本部署思路如下图所示。

inspection deployment workflow

3 1 AI质检方案设计

AI质检方案设计是指结合项目的实际需求确定相机及工作环境要求、工控机型号、软件许可版本和算法方案。

solution design

3 2 数据采集

在进行深度学习模型训练前,需要按照《数据采集规范》采集高质量图像数据,用于后续的模型训练。

acquire images

3 3 深度学习模型训练

基于采集的图像数据,使用Mech-DLK进行深度学习模型训练、验证和导出。

model training

3 4 深度学习模型部署与迭代

将训练出的深度学习模型部署到产线中,进行深度学习推理,实现质量检测。模型部署后,根据需要进行模型迭代和优化。

model deployment

更多关于不同应用场景的实践指导,请参考AI质检典型案例实践

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