DLIA (Deep Learning for Industrial Applications)是一款基于深度学习的智能工业视觉缺陷检测解决方 案，用于解决工业复杂缺陷分类、检测等问题，适用于各种工业复杂环境，具有缺陷自动学习功能，学习越多 检出率及识别准确率越高。DLIA为人工智能AI技术应用于工业质检应用场景的产品, 利用传统图像处理技术结合神经网络深度学习算法, 专注服务于企业级客户, 帮助客户实现工业4.0智能制造、工业互联网产业升级, 实现代替人工外观检测、产品组 装防错检查以及产品分拣, 进而在根本上帮助企业提高产品质量和生产效率。
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DLIA 具有以下特征:
1."自主学习", 用户仅选择缺陷样本照片、标注样本, 其余工作由DLIA自主完成
2."全面支持", 满足工业质检多样需求, 提供分类、检测及分割等功能。
3."零代码" , 部署简单，应用端无需编写代码，工业检测视觉集成商无?槛使用。
4."易用的缺陷标注", 提供集成完整、简单易用的缺陷标注功能, 全程利用鼠标操作即可完成。
5. "一键部署", 支持缺陷样本增加和再训练, 可一键部署到缺陷检测盒子。
6."灵活的软件配置及授权管理", 应对各种复杂应用场景, 软、硬件配置灵活。
DLIA 可以做什么?
几乎满足所有工业缺陷检测应用场景需求, 具体体现在算法上，实现了缺陷分类、缺陷检测以及缺陷分割等工业产品质检的核心功能。
1.缺陷分类: 通过深度学习训练多层神经网络, 对图像中的主要物体或单一目标实现分类。
2.缺陷检测: 通过深度学习训练多层神经网络, 对物体表面的缺陷进行大小、位置、形状的检测, 同时 可将同一图片上的缺陷进行分类识别。
3.缺陷分割: 通过深度学习图像分割技术实现对物体表面缺陷或目标的像素级分割, 更精准地刻画缺 陷的位置、 形状和轮廓, 通过像素级测算缺陷或目标的面积。
4.缺陷标注: 提供丰富的缺陷标注功能, 方便操作者灵活标注缺陷。
5.工业相机控制: 控制本地或网络工业相机, 实现产品实时质检。
