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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...
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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
AI缺陷检测产业赋能实践
深度工业视觉系统自适应复杂干扰
在工业生产的复杂场景中，深度工业视觉系统的这种在动态环境中保持稳定的判断力，为工业智能化赋予更强的韧性。深度工业视觉系统自适应复杂干扰是通过持续接收环境反馈，不断优化自身的判断逻辑，从而抵消运动模糊对检测的影响。这种动态调整并非简单的参数修正，而是基于对干扰源与检测目标的关联性理解，找到维持精准度的平衡点，主动构建抗干扰策略，形成与复杂工业环境共生的智慧。更深层的价值在于，深度工业视觉系统自...
虚数科技numimag
2025/03/12
以机器视觉检测构建全流程质量管控体系
在现代工业生产的庞大网络中，质量管控已不再局限于单一环节的“事后检查”，而是逐步演化为覆盖全流程的动态化、智能化体系。机器视觉技术通过高精度的图像捕捉与智能分析能力，在生产流程的起点便介入质量监控。例如，在零部件进入装配环节前，系统能够自动识别其尺寸偏差、表面缺陷或材质异常，确保不合格的原料不会流入后续工序。以机器视觉检测构建全流程质量管控体系的这种前置化的筛查不仅减少了资源浪费，还避免了因...
虚数科技numimag
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