- 商品介绍
在处理均质且精工制造的部件时，传统的机器视觉系统能够稳定地执行其功能。然
而，随着产品种类的多样化和缺陷库的扩大，算法的复杂性也随之增加，使得挑战性
逐渐提升。AI的飞速进步为视觉目标检测和分类的发展开辟了新的可能性，极大地改
变了视觉对环境的依赖性。AI的最终目标是赋予机器类似人类的分析学习能力，使其
能够识别文字、图像和声音等多种数据类型。
以数据挖掘、数据决策、数据驱动为核心，基于卷积神经网络研究以及与英特尔间
的深度合作，搭建深度学习训练模型和服务器体系，设计了一套支持多硬件异构的深
度学习推理框架模型，开发了目标检测、分类和分割算法等，形成了从训练到推理的
全流程解决方案，为视觉检测注入AI的力量。
