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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
DLIA深度学习方案
机器视觉大模型智能检测系统
在当今这个智能制造大行其道的时代，企业想要提升生产效率、优化资源配置、实现产品的精细化生产，就离不开一个重要的工具——机器视觉大模型智能检测。我们可以将机器视觉大模型智能检测引入工业制造中，通过产品生产数据训练形成的深层理解能力，构建覆盖产品全生命周期的缺陷识别通用逻辑，再用这种逻辑以全面性、适应性、反馈性为核心原则，全面覆盖原材料至成品的缺陷类型识别。然后，随着对生产数据的实时学习与分析，...
虚数科技numimag
2025/06/25
基于深度视觉的瑕疵检测智能监控
在工业制造迈向智能化与精益化的道路中，基于深度视觉的瑕疵检测智能监控成为了保障产品质量、提升生产效率的核心引擎。依托于深度学习等智能算法的特征提取与模式识别能力，赋予机器“智眼”，瑕疵检测智能监控才能够超越传统机器视觉的局限，如同人脑通过层层抽象理解视觉信息，从产品图像样本中自动学习瑕疵的抽象特征，在复杂多变的工业场景中精准捕捉细微缺陷。在实际应用中，基于深度视觉的瑕疵检测智能监控展现出强大...
虚数科技numimag
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