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相机模组 检验

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现有检验的局限

准确度低

正常部分和瑕疵部分差极小,以至于很难用肉眼辨认出瑕疵部分,

因此机器视觉演算法检验的准确度是很低的

优化费用高

模型的更换周期短,且每个模型的特征都不同,优化机器视觉演算

法所需的费用很高。

相机模组检验困难的理由

很难区分瑕疵部分和正常部分

对于粘合剂溢出、黑点等一部分瑕疵,因其模样、特征与其他

正常部分十分相似,所以很难进行区分。因此只有?#20013;?#23545;现

有的机器视觉演算法进行优化,检测出瑕疵的水平才能达到

一定程度。

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SuaKIT 可以提供的功能

提高检验准确度

活用深度学习基础演算法, 正确度将高于机器视觉检测出瑕疵的

程度

减少优化费用

加入图像数据标签,通过初期学习就可以开?#25216;?#27979;,继而使优化费

用降到最低。

提高劳动力利用率

通过提高检验准确度使自动检验成为可能,只需要一名操作员就

可以使用多个装备

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