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案例中心
元件锡焊缺陷识别
深度工业视觉系统通过深度学习算法，构建元件的锡焊缺陷识别，精准捕捉焊点处的虚焊、少锡、桥连等瑕疵。同时，深度工业视觉系统还可以延伸至焊点质量分析，实时监测焊点形态、光泽度及位置精度，为焊接工艺优化与产品可靠性提供数据支撑。
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2026/03/03
电阻焊接缺陷识别
机器视觉领域，在针对电阻焊接的缺陷识别，主要依托于深度学习算法与机器视觉技术。它们能够在标注缺陷数据的情况下，通过学习输入焊接图像的内在结构和模式，自动挖掘潜在的异常特征，进而区分不同类型的缺陷规律，有效处理模糊或复杂的工业图像，从而提升检测的准确性和效率。
案例中心
2026/02/28
塑壳表面非监督检测
机器视觉智能检测技术，在工业塑壳表面缺陷检测领域，有着至关重要的应用，就如深圳虚数的DLIA工业级深度视觉系统，它融合了计算机视觉、深度学习、工业自动化等多领域技术，通过非监督检测算法对塑壳表面进行识别监测，可精准识别明显的变形、麻点、色差、注塑残留等易被忽略的瑕疵。
案例中心
2026/02/27
新闻资讯
瑕疵视觉检测自动化集成管理方案
无监督学习工业视觉质量检测
在工业质检领域，传统方法长期受限于标注数据匮乏与缺陷形态的不可预知性。监督学习虽在特定场景表现优异，却难以应对产品迭代频繁、缺陷类型动态变化的复杂产线环境。而无监督学习的崛起，正为这一困境提供破局之道。其核心在于通过自编码器、生成对抗网络等算法，从海量正常样本中自主构建特征空间，将偏离正常分布的区域识别为异常。例如在3C制造业中，无监督学习工业视觉质量检测系统无需预先定义缺陷类型，即可精准捕...
虚数科技numimag
2026/03/03
无监督光学瑕疵检测实时拦截系统
在现代智能制造的精密脉络中，产品质量的毫厘之差往往决定市场成败。传统的瑕疵检测依赖人工抽检或有监督AI模型，不仅成本高昂，更受限于缺陷样本稀缺、标注周期长等瓶颈。而今，基于无监督学习的光学检测技术正掀起一场质量革命。无监督光学瑕疵检测实时拦截系统仅需正常产品图像即可完成建模，通过自编码器、生成对抗网络等算法捕捉数据内在分布特征，当异常瑕疵出现时，重构误差显著上升，系统即刻识别偏离模式。这种无...
虚数科技numimag
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