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准确率高:在工业检测領域,通过大数据的学习和不断的优化,无限接近
100%;
解决疑难问题:在传统机器视觉软件调节一个参數,另一个参数可能就会有变
动,无法完全満足所有缺陷的检测要求。人工智能模型,只要不断添
加样本学习即可。
短时间可以做出结果:在时间要求很短的項目上,只要有足够多的图片,轻松的进行标识和训练,原则上一天就可以做出理想的结果。
后期维护方便:传统算法现场出现问题,无法检测出理想的结果,软件编程技术人员需到生产现场进行软件调试,人工智能模型可以直接把没有检测出来的图片在生产现场再学一遍就可以达到理想的结果。
序号 | 比对项 | AI 方式 | 传统AOI方式 |
1 | 漏检率 | 0.2%以内,明显瑕疵零漏检 | 5%以上 |
2 | 过检率 | 5%以内 | 20%以上 |
3 | 硬件 | 只需简单视觉设备 | 对光学系统要求高 |
4 | 操作人员素质 | 操作简单,对人员文化水平要求低 | 操作复杂,要求较高文化水平 |