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工業(yè)視覺(jué)系統(tǒng)整體解決方案提供商

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探究行業(yè)共性需求

構(gòu)造普適實(shí)用的解決方案

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模塊化的工業(yè)視覺(jué)智能引擎

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工業(yè)視覺(jué)標(biāo)注平臺(tái) · 智能識(shí)別全場(chǎng)景

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輕轍標(biāo)注訓(xùn)練平臺(tái)

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低代碼開(kāi)發(fā)框架

讓開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)單又高效

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工業(yè)4.0深耕者

重塑企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力

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覆蓋數(shù)百種標(biāo)注場(chǎng)景 >>>

快速響應(yīng)多場(chǎng)景下的定制化需求

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產(chǎn)品中心

破解工業(yè)視覺(jué)應(yīng)用難題釋放智能制造活力

工業(yè)AI視覺(jué)系統(tǒng)

2000+AI行業(yè)算法秒數(shù)識(shí)別實(shí)時(shí)傳輸

聚焦工業(yè)視覺(jué)檢測(cè)難題，自主研發(fā)2000+AI行業(yè)模型，面對(duì)生產(chǎn)線(xiàn)環(huán)境復(fù)雜、產(chǎn)品尺寸形狀不一、產(chǎn)品不斷有新增等問(wèn)題，不斷挖掘視覺(jué)檢測(cè)環(huán)境非標(biāo)難題的解決方法，將AI視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)在家電、3C、光伏、能源、紡織、醫(yī)藥等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)場(chǎng)景落地，檢測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá)99.9%及以上。

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輕轍標(biāo)注訓(xùn)練平臺(tái)

通用性強(qiáng)、多硬件支持、輕量化部署、小樣本檢測(cè)

以AI視覺(jué)技術(shù)為內(nèi)核，針對(duì)不同制造業(yè)中各種復(fù)雜環(huán)境下的應(yīng)用需求，打造出集標(biāo)注、訓(xùn)練、建模、調(diào)優(yōu)與一體的工業(yè)視覺(jué)平臺(tái)，提供缺陷檢測(cè)、字符識(shí)別、復(fù)雜分類(lèi)、目標(biāo)定位等2D視覺(jué)功能，以及視覺(jué)分揀、視覺(jué)引導(dǎo)、缺陷檢測(cè)、三維測(cè)量等3D視覺(jué)功能。

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輕轍視覺(jué)引擎

工業(yè)級(jí)模型架構(gòu)能力，加速創(chuàng)新應(yīng)用孵化

基于云原生技術(shù)實(shí)現(xiàn)的視覺(jué)應(yīng)用產(chǎn)品，可實(shí)現(xiàn)分布式部署與集成監(jiān)控，支持視覺(jué)應(yīng)用流程化開(kāi)發(fā)，支持開(kāi)放式的數(shù)據(jù)雙向訂閱，滿(mǎn)足個(gè)性化視覺(jué)功能定制需求。

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硬件選型工具

專(zhuān)業(yè)的工業(yè)相機(jī)鏡頭選型工具，操作簡(jiǎn)單，結(jié)果精準(zhǔn)

輸入相關(guān)參數(shù)，即可計(jì)算出相機(jī)的工作距離、相機(jī)焦距、工作視野、相機(jī)尺寸等,進(jìn)而推薦最有配的鏡頭，助力企業(yè)提高效率。

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應(yīng)用場(chǎng)景

一站式、體系化，打通制造生產(chǎn)全場(chǎng)景應(yīng)用

攻克核心技術(shù)難關(guān)，自主研發(fā)創(chuàng)新技術(shù)，不斷升級(jí)產(chǎn)品應(yīng)用的覆蓋維度，為市場(chǎng)提供具有高度需求匹配度一站式AI視覺(jué)解決方案，滿(mǎn)足2D/3D視覺(jué)檢測(cè)服務(wù)，在不同制造業(yè)的上千種細(xì)分場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)落地，如缺陷檢測(cè)、尺寸測(cè)量、物流供包、視覺(jué)分揀、工件上下料等。

2D視覺(jué)解決方案

根據(jù)灰度及對(duì)比度來(lái)進(jìn)行參考檢測(cè)，解決定位、檢測(cè)、測(cè)量、識(shí)別等視覺(jué)應(yīng)用需求

定位

對(duì)無(wú)序擺放的零件進(jìn)行姿態(tài)識(shí)別抓取，計(jì)算抓取點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)上下料、分揀及裝配等工序

識(shí)別

對(duì)復(fù)雜環(huán)境下不同類(lèi)型的數(shù)字、字母、文字以及其他特殊字符進(jìn)行高精度的快速識(shí)別

測(cè)量

計(jì)算工業(yè)零部件的幾何數(shù)據(jù)，包含但不限于長(zhǎng)度、寬度角度、半徑、面積及曲率等信息

檢測(cè)

對(duì)圖像中的裂紋、缺損、色差、劃痕、等缺陷特征進(jìn)行標(biāo)注，實(shí)現(xiàn)定向識(shí)別檢測(cè)

3D視覺(jué)解決方案

依托強(qiáng)大的3D視覺(jué)核心算法與工業(yè)級(jí)系統(tǒng)軟件能力，柔性化定制成本最優(yōu)、性?xún)r(jià)比最高的3D視覺(jué)解決方案

3D視覺(jué)分類(lèi)

穩(wěn)定區(qū)分不同形狀、大小、包裝，對(duì)多種物品進(jìn)行識(shí)別、定位、抓取和分類(lèi)

3D視覺(jué)測(cè)量

支持多種操作系統(tǒng)和圖像采集硬件設(shè)備，精確測(cè)量尺寸、面積、角度、交點(diǎn)、深度等

3D視覺(jué)引導(dǎo)

動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃，根據(jù)不同場(chǎng)景適配不同算法模型，實(shí)時(shí)調(diào)整機(jī)械臂的路線(xiàn)軌跡

3D視覺(jué)檢測(cè)

快速識(shí)別破損、尺寸不標(biāo)準(zhǔn)、圓形度不良或凸起、臟污、劃痕和表面殘留污等多種缺陷

落地案例

覆蓋100+行業(yè)，形成有效的市場(chǎng)示范效應(yīng)

家電

鈑金件缺陷檢測(cè)

鈑金件的質(zhì)量檢測(cè)是板件制造環(huán)節(jié)的重要過(guò)程，在傳統(tǒng)工業(yè)環(huán)境中，主要以人工肉眼識(shí)別為主，不僅人工成本極高，且因經(jīng)驗(yàn)、疲勞等問(wèn)題，無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別缺陷，整個(gè)產(chǎn)品檢測(cè)效率低下。

結(jié)果輸出的正確率：99.9%

人工干預(yù)率<0.1%

模型切換時(shí)間<1min

檢測(cè)速度快，30s內(nèi)可完成檢測(cè)

99.9%

正確率

電阻焊接缺陷檢測(cè)

在焊接生產(chǎn)過(guò)程中，由于各種因素的影響，往往會(huì)產(chǎn)生各種焊接缺陷。焊接缺陷不僅會(huì)影響焊縫的美觀(guān)，還有可能減小焊縫的有效承載面積，造成應(yīng)力集中引起斷裂，直接影響焊接結(jié)構(gòu)使用的可靠性。

AI視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行前景背景分割

多維度特征提取與多尺度識(shí)別

微小缺陷與全局性大缺陷的同時(shí)檢出

滿(mǎn)足多視角下的缺陷識(shí)別，檢測(cè)率高達(dá)99.9%

99.9%

檢測(cè)率

物流

周轉(zhuǎn)箱拆垛檢測(cè)

周轉(zhuǎn)箱是當(dāng)今工廠(chǎng)中必不可少的物流載體，關(guān)于它們的拆垛應(yīng)用，有不少難題，垛形復(fù)雜多變、箱體種類(lèi)繁多等等，周轉(zhuǎn)箱拆垛的自動(dòng)化轉(zhuǎn)型是物流行業(yè)快速發(fā)展的重要一環(huán)。

集拍照、點(diǎn)云生成、位置獲取等于一體

24小時(shí)工作，節(jié)省人力成本60%

識(shí)別錯(cuò)誤率0.1%

自研上千種算法模型，快速完成應(yīng)用搭建

0.1%

識(shí)別錯(cuò)誤率

新能源

電池缺陷檢測(cè)

隨著新能源大力發(fā)展，電池的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越大，很多的廠(chǎng)商開(kāi)始著重提電池的出廠(chǎng)質(zhì)量，傳統(tǒng)的檢測(cè)方法已經(jīng)不能滿(mǎn)足于現(xiàn)在的發(fā)展，這就需要電池外觀(guān)缺陷檢測(cè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化檢測(cè)。

0.01%漏檢，不超過(guò)5%過(guò)檢

快速剔除不良品，讓出廠(chǎng)產(chǎn)品達(dá)到99%合格率

檢測(cè)精度≥90%

搭配英特爾?OpenVINO? 工具套件，輸出的更優(yōu)級(jí)CPU推理性能

99%

產(chǎn)品合格率

紡織

斷線(xiàn)檢測(cè)

在紡織生產(chǎn)工業(yè)中，紡織機(jī)在紡紗過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)突然斷線(xiàn)的情況，且難以被肉眼檢測(cè)出，而一旦斷線(xiàn)為檢出人容易讓設(shè)備受到損壞，直接造成紡織廠(chǎng)的紡紗系統(tǒng)不能有效地運(yùn)行，進(jìn)而造成經(jīng)濟(jì)損失。

輕轍平臺(tái)搭建業(yè)務(wù)流程

多相機(jī)串聯(lián)接入，對(duì)定位、分割算法的場(chǎng)景復(fù)用

0.01%錯(cuò)漏率

較高分辨率和較高檢測(cè)速度，提升整體效率20%

20%

提升整體效率

木材

木材缺陷檢測(cè)

實(shí)木家具生產(chǎn)中，木材的結(jié)節(jié)、蟲(chóng)蛀、開(kāi)裂、油漬、邊皮等主要缺陷會(huì)影響其出材率，進(jìn)而提高成本。因此，精準(zhǔn)識(shí)別缺陷位置和缺陷范圍，才能夠有效實(shí)現(xiàn)“木材優(yōu)選切割”，提升出材率。

尺寸兼容性強(qiáng)：寬度30-400mm、長(zhǎng)度100-6000mm

檢測(cè)速度最快可支持4m/s

漏檢率≤0.05%

利用目標(biāo)識(shí)別對(duì)木材常見(jiàn)缺陷進(jìn)行精準(zhǔn)定

0.05%

漏檢率

其他

電力線(xiàn)路桿號(hào)牌分揀

線(xiàn)路桿塔的桿號(hào)牌是線(xiàn)路桿塔的“身份證”，擔(dān)負(fù)著宣傳電力知識(shí)、安全警示的作用，桿號(hào)牌的字跡模糊、脫落等現(xiàn)象，給線(xiàn)路巡視檢修、故障搶修等工作帶來(lái)許多潛在的隱患。

有效提升變形字符的識(shí)別率，高達(dá)90%

有效規(guī)避文本方向帶來(lái)的近似字符干擾，檢出率精準(zhǔn)度提升20%

文本檢測(cè)算法與優(yōu)化SVTR文本識(shí)別算法

文本尺度修正算法，規(guī)范字符尺度處理上的統(tǒng)一性

90%

識(shí)別率

核心優(yōu)勢(shì)

專(zhuān)注沉淀開(kāi)拓創(chuàng)新筑高勢(shì)能

品牌優(yōu)勢(shì)

自主創(chuàng)新研發(fā)2000+AI行業(yè)模型

品牌優(yōu)勢(shì)

國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)和浙江省科技型中小型企業(yè)。以計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)為核心，自主創(chuàng)新研發(fā)2000+AI行業(yè)模型，打破了高成本技術(shù)壁壘。

平臺(tái)優(yōu)勢(shì)

集成上千個(gè)圖像處理算法模型

平臺(tái)優(yōu)勢(shì)

集成上千個(gè)圖像處理算法模型和深度學(xué)習(xí)算法的輕轍視覺(jué)引擎,以及支持多種標(biāo)注工具且具有強(qiáng)大算力的工業(yè)視覺(jué)標(biāo)注平臺(tái)。

算法優(yōu)勢(shì)

2000多的AI行業(yè)模型，精度到達(dá)像素級(jí)

算法優(yōu)勢(shì)

2000多的AI行業(yè)模型，可快速完成算法模型匹配、數(shù)據(jù)標(biāo)注、訓(xùn)練以及產(chǎn)線(xiàn)版本更新，滿(mǎn)足缺陷類(lèi)型迭代的同時(shí)，使缺陷檢測(cè)精度到達(dá)像素級(jí)、識(shí)別速度到毫秒級(jí)。

團(tuán)隊(duì)優(yōu)勢(shì)

技術(shù)研發(fā)人員始終保持在70%及以上

團(tuán)隊(duì)優(yōu)勢(shì)

匯聚了來(lái)自華中科技大學(xué)、美國(guó)北卡羅來(lái)納州立大學(xué)、美國(guó)密歇根大學(xué)等國(guó)內(nèi)外名校畢業(yè)的碩士和博士，讓技術(shù)研發(fā)人員始終保持在70%及以上。

浙江深眸科技有限公司（簡(jiǎn)稱(chēng)“深眸科技”）成立于2018年，以AI+機(jī)器視覺(jué)為核心，致力于將人工智能、機(jī)器視覺(jué)技術(shù)賦能全球工業(yè)企業(yè)，加快傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型。深眸科技深耕機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域，持續(xù)推進(jìn)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)及相關(guān)產(chǎn)品的研發(fā)升級(jí)，推出工業(yè)AI視覺(jué)系統(tǒng)、輕轍標(biāo)注訓(xùn)練平臺(tái)、輕轍視覺(jué)引擎以及垂直行業(yè)AI一體化解決方案，在自動(dòng)上下料、分類(lèi)分揀、組合裝配、質(zhì)量檢測(cè)等多種不同工業(yè)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)了規(guī)?；涞亍?

新聞動(dòng)態(tài)