OPTEX奥泰斯 AI-STELLA系列 基于AI深度学习功能的图像传感器

AI-STELLA 系列

• 学习数据无需注释
  只需归类OK/NG图像样本即可
• 少量数据即可学习
  约100张OK&20张NG图像
• 混合型视觉系统
  “AI外观检查”&“传统视觉检测”

• 特点
• 应用
• 特性图
• 下载

• 来自日本重量级AI企业研发

  

  通过AI深度学习实现高精度检测的外观检查软件
  Preferred Networks Visual Inspection

  Preferred Networks(PFN)公司提供的Preferred Networks Visual Inspection产品，是通过深度学习，实现高精度、高灵活性、高性价比的外观检查软件。
  其解决了传统深度学习检测软件所存在的，需要解决大量学习数据的收集、对不良特征的注释很麻烦、以及模型构建困难等问题，无需对学习数据进行注释，即可实现高精度的检测效果。从而，可以快速·低成本的构建检测系统。

   

  产品特长

  1 日本PFN公司独自的深度学习模型   采用PFN独自的卓越的深度学习模型只需少量数据即可实现高精度检测。	4 只需少量图像进行学习 与传统必须要数万~数十万张图像作为学习数据相比，PFN只需100张良品及20张不良品图像即可实现深度学习。
  2 简化注释 对于被测物图像，只需提供按[良品(good)]/[不良品(bad)]分类好的图像即可实现深度学习。无需标注出不良特征/不良位置。	5 不良位置的可视化 通过热力图成像凸显出不良位置，提高对检查结果的说明性。
  3 直观的用户界面GUI 通过学习工具的GUI界面，从登陆图像、模型学习、检测精度比较等都可以进行一气呵成的管理，构建直观的、高精度的检测模型。	6 建立灵活·快速的检测模型 提供构建检测系统所需的推论数据库。 从学习到导入系统无缝连接，实现检测系统的快速建立。

   

  系统构成示例

  

  关键词:

  • 传感器
  • 图像传感器
  • AI-STELLA 系列

POC报告 (以下为纺织品检测的报告范例)

Preferred Networks Visual Inspection软件深度学习后生成可以证明精度的POC报告。
※ 未购买产品时也可有偿提供POC报告。

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