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主要產(chǎn)品 >工業(yè)軟件及大數(shù)據(jù) >工業(yè)大數(shù)據(jù)分析

自動缺陷圖像分類系統(tǒng)ADC

應(yīng)用場景：應(yīng)用于工藝環(huán)節(jié)的視覺檢測，為數(shù)據(jù)分析和挖掘提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，在顯示面板行業(yè)工藝過程的缺陷檢測中，有豐富的應(yīng)用案例

產(chǎn)品功能

– 目標(biāo)檢測、圖像分類、圖像分割

– 模型管理：訓(xùn)練、推理

– 數(shù)據(jù)管理

– 高級復(fù)判

– 監(jiān)控預(yù)警
– 高可用性

產(chǎn)品特點

– 降低質(zhì)檢成本

– 沉淀知識技能

– 動態(tài)提升檢測能力

– 促進工藝綜合改進

優(yōu)勢效果

面向客戶的產(chǎn)品設(shè)計，降低質(zhì)檢成本85%，促進工藝綜合改善

訓(xùn)練過程可視化，模型結(jié)果清晰可見，模型效果一目了然

強大的人工復(fù)判能力，與自動判圖相得益彰，100%涵蓋于人工、半人工、全自動判圖場景

豐富的數(shù)據(jù)分析功能，具備前層追溯、Map分析、相似性分析、決策分析等功能

案例介紹

※ 客戶為國際泛半導(dǎo)體的龍頭企業(yè)

? 商業(yè)挑戰(zhàn)

1. 靠人工判別或者復(fù)判產(chǎn)品表面缺陷

2. 缺陷種類繁多（100+種）且難以準(zhǔn)備準(zhǔn)確分類

3. AI人才缺乏

4. 傳統(tǒng)思維

5. 缺少定位高價值和可快速落地應(yīng)用場景的方法

? 方案

? 方案落地效果

1. 全工廠自動判圖，人員替代率80%，準(zhǔn)確率提高20%

2. 減低質(zhì)檢成本85%

3. 提高產(chǎn)品質(zhì)量并降低非質(zhì)量成本（廢料等）

4. 可以提供產(chǎn)品缺陷的根因分析

5. 輔導(dǎo)了5+人學(xué)會了使用和迭代已有的機器學(xué)習(xí)模型

6. 建立了缺陷檢測的流程體系