以分类的视频为标准,自行设置分类标准,提高学习性能

通过非指导学习将相同特征的图像组合起来

利用Big-Data的IPS区分技术

  • 领域大小, 中心坐标, 四角坐标, 线性, 圆形, 周围, 投影, Profile, Histogram, Moment, Focus 硬度
  • 亮度(Min, Max, Average, Peak), Metal 领域比率及数量 , Defect的 B/W比率及数量, 直线提取
  • Contour RGB亮度, 周边 RGB亮度 … ETC

Deep Learning 技术 (AI)

• Defect 检测及 Feature Data 提取

AREA,模样,颜色

HISTOGRAM

CONTOUR 模样,颜色

PROCESSING MODEL

IMAGE 变换

数据收集

人工智能神经网学习

不良检查/分类

复杂的图像数据

机器学习,深度学习

工程/检查信息

 

相关工程参数

相关工程LOG

相关工程履历

不良区分

ITO导电玻璃缺陷检测

检测开路,短路,颗粒,异物检测

缺陷检测案例

光隔离器缺陷检测

检测有斜度玻璃上的麻点,灰尘,崩边等

手机盖板玻璃缺陷检测

检测玻璃上面的异物,划痕,瑕疵等

LED点测针检测

检测每个晶体点测后是否达到标准和铜针的磨损程度

 视觉检测系统

Supervised Learning / Unsupervised Learning

掌握Big Data或Image内的信息,学习重要的模式和规则,是用决策、预测、识别、分类等Soultion的人工神经网的多层结构深化算法,学习多种信息表达和抽象化的最新Deep Learning算法的检验Soultion。
( Supervised Learning / Unsupervised Learning )

• Basic Image Processing 技术及自身 Image Processing Tool 保留

图片处理技术