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匯川技術(shù)推出Finovision鳳麟AI云平臺

匯川技術(shù)INOVANCE ? 來源:匯川技術(shù)INOVANCE ? 2024-10-14 09:03 ? 次閱讀

在2024年諾貝爾物理學(xué)&化學(xué)獎的聚光燈下,人工智能再一次成為全球關(guān)注的焦點。就在AI從實驗室走向宇宙真理的同時,另一個悄然革命也在進行——制造業(yè)的“視覺”正在被重新定義。想象一下,工廠里的每一臺機器不僅會“動”,更會“看”,還能“思考”。匯川AI視覺方案,正是這種科技魔法的締造者,賦予機械“眼睛”和“大腦”,讓智能制造不再是科幻,而是真實可觸的未來。

然而,盡管前景光明,很多企業(yè)在實際應(yīng)用中卻發(fā)現(xiàn),AI質(zhì)檢的挑戰(zhàn)遠(yuǎn)超預(yù)期。您的企業(yè)是否也正經(jīng)歷這些困惑?

Q1:模型開發(fā)周期長,項目交付困難?

模型開發(fā)周期受到數(shù)據(jù)收集、標(biāo)注、訓(xùn)練等多方面因素的制約。工業(yè)生產(chǎn)中的缺陷樣本難以快速收集,導(dǎo)致初代模型上線效率降低,進而影響項目進度。此外,AI技術(shù)復(fù)雜性高,機器視覺工程師對軟件不夠熟悉,缺乏技術(shù)支持,這進一步阻礙了AI工業(yè)軟件的普及。

Q2:高密行業(yè)云端不適用,數(shù)據(jù)安全沒保障?

對于軍工、芯片半導(dǎo)體等高密級行業(yè),數(shù)據(jù)安全性成為一大挑戰(zhàn)。企業(yè)擔(dān)憂產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫丝赡軒淼陌踩L(fēng)險,故而對新技術(shù)有所顧忌。

Q3:工藝場景不熟悉,解決方案反復(fù)改動?

當(dāng)前AI多用于表面外觀檢測,結(jié)果以人工主觀判斷為主。由于缺乏場景工藝參數(shù)積累,現(xiàn)場往往需要反復(fù)修改方案,影響生產(chǎn)效率。最終導(dǎo)致AI技術(shù)的整體效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于用戶的預(yù)期。

匯川技術(shù)推出的Finovision鳳麟AI云平臺是一個集數(shù)據(jù)管理與模型訓(xùn)練于一體的全流程深度學(xué)習(xí)平臺,具備簡便操作、高效模型開發(fā)、深厚工藝積累等多重優(yōu)勢,協(xié)助用戶解決AI質(zhì)檢諸多難題。

01 極簡操作流程、縮短項目開發(fā)周期

智能標(biāo)注提升標(biāo)注效率

基于最新分割大模型優(yōu)化的智能標(biāo)注功能,能精確分割缺陷區(qū)域。在復(fù)雜背景與不規(guī)則目標(biāo)情況下,智能標(biāo)注效果顯著,效率提升超過50%。

AIGC數(shù)據(jù)合成加速模型上線,降低數(shù)據(jù)獲取成本

為了提升模型的泛化能力和抗干擾能力,AIGC將構(gòu)建多樣化的數(shù)據(jù)集,并引入偽缺陷,從而使模型在應(yīng)對復(fù)雜缺陷時表現(xiàn)更佳。通過偽缺陷生成,可以迅速創(chuàng)建大量數(shù)據(jù),顯著降低負(fù)樣本數(shù)據(jù)獲取的成本。同時,自由調(diào)整缺陷的形狀、大小和位置,有助于加速模型的訓(xùn)練與優(yōu)化,針對性地測試和提升其性能。

AI大模型助手

通過對話框輸入您的問題,F(xiàn)inovision鳳麟AI助手可提供端到端解答,不管是使用流程、模型調(diào)優(yōu)或參數(shù)理解,AI助手都能一一解答,無須再翻閱冗長的幫助文檔。新用戶零門檻操作使用,1分鐘了解新功能。AI助手實時高效為您解答疑難問題,成為您24小時的私人技術(shù)支持。

02 數(shù)據(jù)精細(xì)管理與安全保障

平臺提供云端Web版和私有化部署版,滿足不同用戶需求。云端Web版具備高可訪問性和靈活經(jīng)濟性,無需投入高性能硬件,靈活訂閱周期,是個人用戶或中小企業(yè)的首選。而私有化部署版則為具備私有服務(wù)器的大型企業(yè)提供本地部署方案。云端采用高級加密標(biāo)準(zhǔn)保障數(shù)據(jù)傳輸與存儲安全,精細(xì)化的數(shù)據(jù)管理功能讓用戶輕松管理圖像、標(biāo)注和模型數(shù)據(jù),避免數(shù)據(jù)混淆。

03 深厚工藝積累,打造高可靠性模型

平臺提供全面的深度學(xué)習(xí)算法支持,匯川技術(shù)積累了豐富的應(yīng)用經(jīng)驗和客戶案例,打造出高可靠性基模型,涵蓋圖像分割、字符識別、目標(biāo)檢測、圖像分類等多種算法模塊,內(nèi)置行業(yè)字符基模型,常規(guī)場景檢測精度超過99.5%

包羅質(zhì)檢萬象,見證非凡

OCR識別

Finovision 鳳麟AI具備高兼容能力OCR基模型,常規(guī)場景無需字符訓(xùn)練;目前OCR模型已廣泛應(yīng)用于食品飲料、醫(yī)藥、汽車、3C、半導(dǎo)體等行業(yè)的油墨噴碼、激光噴碼、鋼印打碼等工藝的識別檢測場景中。

醫(yī)藥印包行業(yè) 泡罩在線檢測

泡罩在線檢測可應(yīng)用于產(chǎn)品熱封前與裁切后檢測,采用行業(yè)領(lǐng)先深度學(xué)習(xí)技術(shù)- 無監(jiān)督算法,對生產(chǎn)的正樣本進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,減少大量人工標(biāo)注工作,實現(xiàn)本機訓(xùn)練,30 分鐘內(nèi)完成配方新增。

半導(dǎo)體行業(yè)產(chǎn)品應(yīng)用場景 晶圓無圖形外觀檢測

針對晶圓研磨過程中的水印、劃痕、凹凸坑、異物、研磨紋、破損、裂紋等缺陷,覆膜過程中的氣泡、氣泡內(nèi)異物、薄膜褶皺、薄膜距離等缺陷通過FinovisionAI 云平臺進行檢出,保障晶圓生產(chǎn)質(zhì)量。可應(yīng)用于直徑320mm以下晶圓的缺陷檢測及410mm以下晶圓覆膜工藝的缺陷檢測。

食品飲料應(yīng)用場景 食用油灌裝缺陷檢測

匯川視覺基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),穩(wěn)定高效地解決了食用油灌裝過程中的瓶蓋、貼標(biāo)、噴碼、瓶口缺陷與裝箱點數(shù)問題。該方案目前已在國內(nèi)各大龍頭企業(yè)批量使用,得到客戶一致好評。

Finovision鳳麟AI云平臺,憑借其簡便的操作流程、高效的模型開發(fā)以及深厚的工藝積累,正為AI質(zhì)檢注入強大動力。無論是復(fù)雜的質(zhì)量檢測需求,還是多變的生產(chǎn)場景,F(xiàn)inovision鳳麟AI云平臺都能輕松應(yīng)對,助力企業(yè)實現(xiàn)智能化升級。如果您也在尋找優(yōu)化生產(chǎn)質(zhì)檢的全新方案,匯川技術(shù)將是您的理想選擇。未來制造,從此開啟!

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原文標(biāo)題:小白也能玩轉(zhuǎn)工業(yè)AI?——匯川全流程AI視覺云平臺Finovision鳳麟煥新發(fā)布

文章出處:【微信號:INOVANCE匯川技術(shù),微信公眾號:匯川技術(shù)INOVANCE】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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