通過AI深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)高精度檢測(cè)的外觀檢查軟件 Preferred Networks Visual Inspection
Preferred Networks(PFN)公司提供的Preferred Networks Visual Inspection產(chǎn)品，是通過深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)高精度、高靈活性、高性價(jià)比的外觀檢查軟件。 其解決了傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)檢測(cè)軟件所存在的，需要解決大量學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的收集、對(duì)**特征的注釋很麻煩、以及模型構(gòu)建困難等問題，無(wú)需對(duì)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行注釋，即可實(shí)現(xiàn)高精度的檢測(cè)效果。從而，可以快速·低成本的構(gòu)建檢測(cè)系統(tǒng)。
1. 日本PFN公司獨(dú)自的深度學(xué)習(xí)模型 采用PFN獨(dú)自的**的深度學(xué)習(xí)模型只需少量數(shù)據(jù)即可實(shí)現(xiàn)高精度檢測(cè)。 2.簡(jiǎn)化注釋 對(duì)于被測(cè)物圖像，只需提供按[良品(good)]/[**品(bad)]分類好的圖像即可實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)。無(wú)需標(biāo)注出**特征/**位置。 3.直觀的用戶界面GUI 通過學(xué)習(xí)工具的GUI界面，從登陸圖像、模型學(xué)習(xí)、檢測(cè)精度比較等都可以進(jìn)行一氣呵成的管理，構(gòu)建直觀的、高精度的檢測(cè)模型。 4.只需少量圖像進(jìn)行學(xué)習(xí) 與傳統(tǒng)必須要數(shù)萬(wàn)~數(shù)十萬(wàn)張圖像作為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)相比，PFN只需100張良品及20張**品圖像即可實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)。 5.**位置的可視化 通過熱力圖成像凸顯出**位置，提高對(duì)檢查結(jié)果的說明性。 6.建立靈活·快速的檢測(cè)模型 提供構(gòu)建檢測(cè)系統(tǒng)所需的推論數(shù)據(jù)庫(kù)。 從學(xué)習(xí)到導(dǎo)入系統(tǒng)無(wú)縫連接，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)系統(tǒng)的快速建立。