深视AI平台，赋能消费电子零部件检测收藏

项目背景近些年，随着消费电子产品市场需求的不断新增，人们对其产品质量的要求也越来越高在消费电子产品检测中，例如一个手机产品，其零件种类多，缺陷需求分散，而且产品迭代周期快，检测设备需要快速响应各类缺陷检测；另一方面，不同的零部件存在如缺失、移位、划伤、漏铜、脏污等多种缺陷与背景对比度低，复杂等，检测困难。

AI赋能工业质检深度学习的发展为传统的机器视觉检测带来了全新的检测能力，不同于传统视觉需要通过滤波处理、灰度化、二值化，设置各种阈值等等深度学习基于图像数据，由人工标注图像缺陷类型，通过深度学习算法模型，自动学习缺陷特征，实现像素级缺陷检测识别。

深视AI平台，无代码化的模型训练深视工业AI平台“DeepInspect”，基于深视多年自研的AI引擎核心，专用于工业产品外观缺陷检测，适用于各类工业产品缺陷检测场景平台以无代码化的运作方式，几十分钟即可训练生成检测模型，对复杂缺陷进行定位识别，分割检测，分类统计等，满足多种复杂场景的检测需求，有效助力消费电子等产品检测。

AI训练平台检测能力强，精准分割缺陷基于上百个项目的迭代优化，平台的算法模型可以有效针对缺陷与背景对比度低、背景分离复杂，缺陷众多等问题，AI智能识别，有效进行产品质量控制。

无需代码，降低应用门槛整个平台的设计更加人性化，所有的复杂参数自适应化，系统最优推荐，普通工程师只需要在上面完成图像标注及简单的模型选择&训练，即可得到一个准确的检测模型，用于产线检测深视AI平台让更多非AI专家也可以上手操作，降低成本，从而更有效推进各种类型的检测需求。

多光源算法融合检测及小样本技术在消费电子产品检测中，许多划伤、凹坑等缺陷存在角度行，需要拍摄多图才能显示因此深视平台支持多图以组的形式进行导入，学习，AI算法模型一次学多图，更适应产线需求；另一方面，部分缺陷数量罕见，对依赖于数据的深度学习检测是一大痛点，深视平台融合了小样本检测技术，针对3C常见缺陷压伤、凹凸、异物等各种缺陷实现千万数据的模型预训练，新产品新缺陷直接调用，实现多品类产品的快速检测。

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