基于深度学习的

机器视觉外观检测解决方案

使用流程

提供检测自动化所需 所有功能的一站式解决方案

功能

从基本的缺陷检测功能到 提高检测准确度的高级附加功能

分类(Classification)
根据类型自定义图像分类
检测(Detection)
以矩形框的形式呈现图像内缺陷
分割(Segmentation)
以像素为单位检测图像内缺陷
字符识别(OCR)
识别图像内的字符位置及文本
无监督学习(Image Anomaly Detection)
仅学习正确图像以检测异常图像缺陷
缺陷生成(Defect Generation)
生成与真实缺陷相似的虚拟缺陷图像
图像增强(Image Enhancement)
修复低画质图像
分类(Classification)
根据类型自定义图像分类
检测(Detection)
以矩形框的形式呈现图像内缺陷
分割(Segmentation)
以像素为单位检测图像内缺陷
字符识别(OCR)
识别图像内的字符位置及文本
无监督学习(Image Anomaly Detection)
仅学习正确图像以检测异常图像缺陷
缺陷生成(Defect Generation)
生成与真实缺陷相似的虚拟缺陷图像
图像增强(Image Enhancement)
修复低画质图像
教程

立即体验深度学习模型的生成

创建数据集
只需点击几下, 便可创建含有大量数据的数据集。
图像数据 → 数据集
开始创建数据集
将图像导入创建的数据集。
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开始创建数据集
将图像导入创建的数据集。
数据标注
利用各种标注功能,简单快速的对数据进行标注。
标注工具
快速标注
自动标注
准备数据标注
在标注菜单中开始标注数据。
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准备数据标注
在标注菜单中开始标注数据。
训练深度学习模型
设定模型训练参数,训练深度学习模型。
设定参数 → 训练模型
创建深度学习模型
创建模型 标签中开始创建模型。
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创建深度学习模型
创建模型 标签中开始创建模型。
验证深度学习模型
使用验证集,验证完成训练的模型分析结果, 并导出模型。
分析深度学习模型
导出深度学习模型
开始模型分析
开始检验创建的 深度学习模型性能。
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开始模型分析
开始检验创建的 深度学习模型性能。
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特征

从精准的缺陷检测 到保障深度学习模型稳定运行

特征
1

超高的缺陷检测准确度

使用针对要求高准确度的制造业自研的深度学习算法,确保产品检测准确度。
特征
2

多种标注辅助功能

提供多种辅助功能, 提升标注的简便性和一致性。
手动标注
32.3 秒
标注时间
72 点击
完成标注
准确度
75%
自动标注
8.4 秒
标注时间
11 点击
完成标注
准确度
95%
特征
3

提供高效的深度学习MLOps系统

可提供从深度学习性能监测到部署模型等,运行所需功能一应俱全。
自动检测已部署模型的效果
根据检测图像的变化监测模型性能,并建议再训练节点。
数据收集和管理
收集实时数据,并为更有效的训练模型推荐训练数据
训练深度学习模型
使用标注辅助功能,轻松完成模型再训练。
部署与管理深度学习模型
部署前可以进行模型A/B测试,并可以管理模型部署记录。
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内容

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应用领域

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