在產(chǎn)品質(zhì)量外觀檢測的世界里，人眼只能辨別那些大于0.5毫米大小的瑕疵，還伴著巨大的誤判風險。傳統(tǒng)的機器視覺檢測在圖像處理和瑕疵定位等方面也有所欠缺，導致瑕疵檢測的準確率低，性能不穩(wěn)定，而且對于流水線實現(xiàn)智能自動檢測非常有難度。

HxGN Visual Detection（以下簡稱HxGN ViD）

是?？怂箍祷谌斯ぶ悄芗夹g(shù)自主研發(fā)，適用于工業(yè)制造質(zhì)量檢測的深度學習智能缺陷檢測平臺，廣泛適用于3C電子、鋰電池、光伏、新能源汽車、航空航天等行業(yè)的工業(yè)制造過程中的缺陷檢測需求。本期直播，海克斯康技術(shù)專家針對缺陷樣本數(shù)量較少的場景，為大家?guī)砀咝У娜毕輽z測方案，攻克缺陷樣本缺失難題。

直播預告

3月20日（周三）14點

識別二維碼預約直播

HxGN ViD 缺陷檢測軟件產(chǎn)品新特性

Golden Sample 黃金樣本檢測

自動樣本均衡

自動數(shù)據(jù)增強，缺陷仿真

訓練推理性能優(yōu)化

新版本攻克缺陷樣本缺失難題

NG樣本短缺，或者NG樣本形態(tài)單一的情況會引起各種漏檢與過殺。HxGN ViD提供了一個簡單易用的缺陷生成、數(shù)據(jù)增強的界面化工具，有效提高模型的準確率。HxGN ViD新版本攻克缺陷樣本缺失難題，在缺陷樣本數(shù)量較少的場景下依然可以進行缺陷檢測。

應用案例及解決方案

模型多樣化，適用于不同應用場景；瑕疵檢測融合尺寸檢測且高效精準；輸出結(jié)果可量化處理；引導式界面設計，簡單易上手。直播過程中，專家將輔以行業(yè)實操案例，沉浸式講解軟件應用。

• 鋰電、半導體等行業(yè)缺陷檢測項目痛點案例

• 少量缺陷樣本場景案例以及解決方案

• 0缺陷樣本場景案例以及解決方案

專家介紹

李鋮

?？怂箍登把丶夹g(shù)AI專家

英國肯特大學博士

HxGN Visual Detection 軟件負責人、AOI非標項目PMO軟件負責人、人工智能工業(yè)軟件應用專家。