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    3D相機 | 3D成像設備

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    人工智能機器視覺識別軟件

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    運用深度學習讓機器仿如人腦一樣能自我學習,可輕易的辨識傳統光學檢測(AOI)難以檢測的不規律瑕疵及特征,如臟污、刮痕、裂縫、毛邊等等。亦可用來實時又正確地將物件分類及分級,及引導機器人自動找尋正確工作路徑。無論是「監督式學習」或較先進的「非監督式學習」,使用者僅需提供少量樣本自我學習,即能省去耗時并需客制化的軟件編寫,大幅降低導入機器視覺的門坎。除了辨識外,已與知名品牌機器人串聯,當軟件辨識完畢,其后續所需的取放動作,均能透過機器人輕松自如地完成任務,充份達成產線完全自動化的完美境界。


    人工智能機器視覺與傳統視覺的比較


    高效率:

    例如用傳統算法去評估一個棋局的優劣,可能需要專業的棋手花大量的時間去研究影響棋局的每一個因素,而且還不一定準確。而利用深度學習技術只要設計好網絡框架,就不需要考慮繁瑣的特征提取的過程。這也是 DeepMind公司的AlphaGo 能夠強大到輕松擊敗專業的人類棋手的原因,它節省了大量的特征提取的時間,使得本來不可行的事情變為可行。


    可塑性:

    在利用傳統算法去解決一個問題時,調整模型的代價可能是把代碼重新寫一遍,這使得改進的成本巨大。深度學習只需要調整參數,就能改變模型。這使得它具有很強的靈活性和成長性,一個程序可以持續改進,然后達到接近完美的程度。


    普適性:

    神經網絡是通過學習來解決問題,可以根據問題自動建立模型,所以能夠適用于各種問題,而不是局限于某個固定的問題。


    應用領域


                                                       字體識別                                                             瑕疵檢測


    物件對比&升級


                                                    快速物件分類                                               特征點辨識和定位


    應用案例


    多暇疵檢測:iphone充電頭測試,相機1只,優點:多瑕疵檢測


    PCB板檢測:相機1只,優點:用Golden Sample教導系統,讓系統自行找出與Golden Sample不同的PCB板,不需要制造協暇來讓系統學習。



    數量檢測:相機:1只(Fov內都可以算出數量) 優點:使用深度學習的方式來做,可提高辨視率,即使產品靠的很緊都可以正確辨視

    隱形眼鏡瑕疵檢測

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    產品標簽:機器視覺,2D機器視覺,深度學習, 瑕疵檢測, 裝備驗證, 機器人引導, 表面檢測,字符識別