
提高质量和产量
SuaKIT 经过微调的深度学习模型可提供高精度的检测结果。深度学习算法的内部分析流程可提高上游质量以减少检测力度过度和不足的情况,从而优化质量和产量。
降低成本
使用自动化系统可减少对不可靠的手动检测的依赖。全时检测能够提高产量并优化任务时间,从而满足客户的要求。SuaKIT 的高检测率还可减少对额外的高成本检测硬件的需求。


保证可靠、可验证的结果
SuaKIT 高度一致的检测能够保证每个生产线、每个班次、以及每个工厂都有相同的结果。软件可以存档图像和记录结果以供离线查看和验证。这种有价值的数据可帮助质量工程师优化应用并理解异常结果。
主要功能
探测

探测单张图像中不同类别的对象
分类

按照多个预定义的类分组图像
分割

准确地查找图像中的缺陷位置/区域/形状
深度学习架构
单图像分析

学习每张图像并识别缺陷
图像对比

通过重点比较两张图像间的差异学习和检测缺陷
多图像分析

分析图像之间的关系并训练缺陷探测模型
单类学习

根据与训练的合格图像的偏差识别缺陷