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字符識(shí)別簡介

基于深度學(xué)習(xí)的智能工業(yè)視覺平臺(tái)軟件，集標(biāo)注、訓(xùn)練、模型調(diào)優(yōu)為— 體，用于解決復(fù)雜缺陷檢測、分類等問題。在上線過程中通過收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行自學(xué)習(xí) ，可以不斷提升模型的適應(yīng)性和穩(wěn)定性，持續(xù)降低運(yùn)行過程中的漏檢和過檢。

產(chǎn)品出廠質(zhì)量控制

對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行全過程質(zhì)量檢測，保障產(chǎn)品質(zhì)量達(dá)到質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。

（外觀質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，以人眼極限為基準(zhǔn)；工藝標(biāo)準(zhǔn)，以工藝要求為基準(zhǔn)）

生產(chǎn)過程工藝控制

對(duì)缺陷類型進(jìn)行識(shí)別和度量，以工藝溯源（建立缺陷類型/度量-工藝問題之間的映射關(guān)系），并為閉環(huán)控制提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，以提高產(chǎn)品良率。

四大核心功能模塊 + OCR工具包：

高性能AI算法模型，支持圖像分割、字符訓(xùn)練、圖像分類、目標(biāo)檢測、定位檢測及OCR字符識(shí)別訓(xùn)練等；

?定位：檢測圖像中的單個(gè)或多個(gè)目標(biāo)的位置。常用于在目標(biāo)多樣、姿態(tài)多樣等復(fù)雜場景中快速查找目標(biāo)。

?分割：對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)檢測，精準(zhǔn)識(shí)別缺陷的位置和類別。常用于檢測產(chǎn)品表面細(xì)小的缺陷。

?分類：判斷整張圖像所屬類別，常用于缺陷分類和產(chǎn)品的分選定級(jí)。

?檢測：對(duì)圖像進(jìn)行區(qū)域檢測，準(zhǔn)確識(shí)別目標(biāo)物或缺陷。常用于產(chǎn)品表面成塊缺陷檢測、多目標(biāo)檢測等場景。

?OCR：對(duì)圖像中的字符進(jìn)行準(zhǔn)確定位和高效識(shí)別。常用于快速讀取各類復(fù)雜場景中產(chǎn)品或元件的字符信息。

核心優(yōu)勢:

部署

行業(yè)應(yīng)用

目前AI覆蓋各行各業(yè)，如下：

1.汽車行業(yè)之圖像識(shí)別：自動(dòng)駕駛車輛需要通過圖像，對(duì)于行駛路況進(jìn)行判別、尋找到合適的路徑，尤其是行人/障礙物的判斷。這其中就需要圖像識(shí)別技術(shù)來支撐，對(duì)底層算法的精準(zhǔn)度、反應(yīng)速度要求是極高的。

2.醫(yī)療之圖像識(shí)別：以骨折檢測系統(tǒng)為例，以往是通過二維X光片定位病患的病變位置，而借助系統(tǒng)，可以分析二維X射線圖像中骨折情況，并且標(biāo)記骨折位置便于醫(yī)生進(jìn)行進(jìn)一步的檢測。這就能夠有效提升診斷準(zhǔn)確率，提升治療效率。

3.制造業(yè)：傳統(tǒng)算法無法識(shí)別的檢測項(xiàng)目，可以借助AI小樣本訓(xùn)練來檢測，替代人工。

4.零售業(yè)之人臉支付：通過機(jī)器檢測人臉并匹配賬戶信息，聯(lián)動(dòng)付款即可實(shí)現(xiàn)“刷臉支付”。這一支付手段進(jìn)一步節(jié)省了用戶的時(shí)間，提升了結(jié)賬效率。