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自動缺陷圖像分類系統(tǒng)ADC

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


產品功能



– 目標檢測、圖像分類、圖像分割

– 模型管理：訓練、推理

– 數(shù)據(jù)管理

– 高級復判

– 監(jiān)控預警
– 高可用性

產品特點



– 降低質檢成本

– 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




面向客戶的產品設計，降低質檢成本85%，促進工藝綜合改善





訓練過程可視化，模型結果清晰可見，模型效果一目了然






強大的人工復判能力，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



 ※ 客戶為國際泛半導體的龍頭企業(yè)



? 商業(yè)挑戰(zhàn)

1. 靠人工判別或者復判產品表面缺陷

2. 缺陷種類繁多（100+種）且難以準備準確分類

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%，準確率提高20%

2. 減低質檢成本85%

3. 提高產品質量并降低非質量成本（廢料等）

4. 可以提供產品缺陷的根因分析

5. 輔導了5+人學會了使用和迭代已有的機器學習模型

6. 建立了缺陷檢測的流程體系



優(yōu)勢效果




面向客戶的產品設計，降低質檢成本85%，促進工藝綜合改善





訓練過程可視化，模型結果清晰可見，模型效果一目了然






強大的人工復判能力，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



 ※ 客戶為國際泛半導體的龍頭企業(yè)



? 商業(yè)挑戰(zhàn)

1. 靠人工判別或者復判產品表面缺陷

2. 缺陷種類繁多（100+種）且難以準備準確分類

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%，準確率提高20%

2. 減低質檢成本85%

3. 提高產品質量并降低非質量成本（廢料等）

4. 可以提供產品缺陷的根因分析

5. 輔導了5+人學會了使用和迭代已有的機器學習模型

6. 建立了缺陷檢測的流程體系



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