AI 技術(shù)應(yīng)用落地的元年,工業(yè)是主戰(zhàn)場,尤其是工業(yè)缺陷檢測。
在“生產(chǎn)制造-缺陷檢測-工藝優(yōu)化-生產(chǎn)制造”的智能制造閉環(huán)鏈條中,基于AI的智能缺陷檢測扮演著“把關(guān)者”的角色。但這個把關(guān)者長期以來卻缺少一個稱手的工具——樣本量大、精度高、語義豐富的缺陷數(shù)據(jù)集。
近日,ECCV2024接收的一篇論文引起業(yè)界廣泛關(guān)注,該工作提出了Defect Spectrum缺陷數(shù)據(jù)集及DefectGen缺陷生成模型,主攻工業(yè)智能檢測,可解決模型無法識別的缺陷類別和位置問題,有效提升10.74%召回率,降低33.1%過殺率。
這是港科廣和專注于智能制造領(lǐng)域的人工智能獨(dú)角獸思謀科技聯(lián)合發(fā)布的又一杰作。去年,該合作團(tuán)隊(duì)提出的
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