净水设备模板

1. 采用自主研发基于GPU的高速算法模型，针对市场片状产品在线检测要求对细微缺陷实现识别、标注及智能分拣。2.尺寸为8K X 13K的图片整体处理时间在350ms，能满足高速运转状态下的实时检测。3. 可检测精度0.01mm,检测速度高达40m/min。4. 可检测的缺陷包括：划痕、异物、气泡、褶皱、脏污、压痕、尖锐凹凸点等。具备：上料：机械手自动高速上料；检测：...

对高速运转的检测物料进行精准定位和拍摄，利用机器学习技术，能实现卷状产品自动量测，缺陷的识别、定位、标记、报警、归档等功能。1. 采用自主研发的高性能数据采集及图像处理系统，对图片进行识别、分类、标记、归档、报警等方式处理。2. 可检测尺寸184mm X 133mm，检测速度高达40m/min。3. 可检测的缺陷包括：气泡、脏污、残缺、压痕、移位、卷边、毛边、缺损、重叠、接头等

利用深度学习方法，通过对缺陷数据的学习训练具有高识别度的机器学习模型，实现对缺陷的智能检测、识别，并进行智能分拣。整体检出率98%，OK过检率2%以内。1. 采用机器学习方法，通过对缺陷数据的学习训练具有高识别度的机器学习模型实现对缺陷的智能检测、识别，并进行智能分拣。2. 根据客户检测要求，可以实现对高速运转设备上的大尺寸板材产品进行实时拍照和实时缺陷检测，并实时显示缺陷的类别...