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案例中心
新案例 | DLIA视觉检测系统的产品售卖盘点监管，香烟识别应用场景
时隔多日，虚数科技借助于DLIA工业缺陷检测系统，实现了有别于工业质检领域外，对零售业的产品售卖盘点监管，增加了机器视觉的香烟识别应用场景。在产品售卖与库存管理领域树立了新的标杆，特别是在香烟识别的应用场景中，实现对烟盒的高效识别与分类，从而优化零售与物流环节，提升供应链管理效率。DLIA系统是深圳虚数科技的核心产品之一，它融合了深度学习算法与高精度图像处理技术，能够模拟人眼视觉并超越其极限...
案例中心
2024/08/28
新案例 | AI机器视觉识别质检，DLIA系统的金属表面字符检查应用
金属制品在制造过程中，其表面往往需要打标一些重要的标识信息，如产品型号、序列号等。这些字符不仅代表了产品的身份信息，而且对于追溯性和合规性也至关重要。然而，由于金属表面可能存在各种缺陷，如划痕、氧化层、污渍等，传统的视觉检测方法往往难以准确识别这些字符，这促使业界寻求更高效、准确的解决方案。随着人工智能（AI）技术在制造业中的应用越来越广泛，特别是在产品质量控制方面，AI机器视觉识别质检成为...
案例中心
2024/08/27
深圳虚数科技的AI视觉焊点检测创新应用实践
在当今高度自动化的生产环境中， 提高产品质量和生产效率是电子制造企业追求的目标。随着人工智能技术的发展， 特别是计算机视觉技术的进步， 为解决这一难题提供了新的途径。虚数科技， 作为一家专注于智能制造解决方案的企业， 在AI视觉焊点检测领域取得了显著成就。深圳虚数科技成立于2010年， 致力于为电子制造行业提供智能化解决方案。经过多年的研发积累， 公司已经成为该领域的佼佼者。主要产品包括智能...
案例中心
2024/07/25
新闻资讯
广东工业生产视觉识别工具
机器学习工业视觉监测技术
机器学习工业视觉监测技术依赖于高分辨率相机与定制化光源捕捉产品图像，传统方法需预设缺陷阈值，如尺寸公差或色差范围等，面对微米级划痕、渐变纹理或新型缺陷时易失效。而机器学习工业视觉监测技术通过卷积神经网络的分层特征抽象能力，实现对复杂缺陷模式的自主学习。对于罕见的产品缺陷识别，其百万分之一发生率的缺陷样本匮乏，机器学习工业视觉监测技术还可以结合生成对抗网络合成缺陷数据，并利用半监督学习挖掘未标...
虚数科技numimag
2025/08/29
智能制造无接触机器视觉质量检测
在工业4.0的浪潮中，智能制造的核心命题之一是如何以数字化手段重构传统生产流程。智能制造无接触机器视觉质量检测技术凭借其高精度、高效率及非接触式特性，正成为工业质检领域颠覆性变革的引擎。不同于传统人工检测的生理局限与规则算法的机械僵化，融合了深度学习的智能制造无接触机器视觉质量检测系统可以通过自主感知与认知进化，为工业质检注入了全新的生命力。以高温制造场景为例，传统接触式检测面临安全风险与精...
虚数科技numimag
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