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缺少標註、金標準,如何偵測瑕疵?

想為產線訓練瑕疵偵測模型,但缺少瑕疵標註資料,也沒有判讀金標準?


Vizuro維曙智能應用 #生成對抗網路 (Generative Adversarial Networks, GAN) 模型模仿人類對類似物件的理解映射(ex: 狗有兩耳,貓亦應如是),作為製造業 #跨製程找尋瑕疵 的方式(ex: 一耳貓則不正常),不需另外建立金標準比對。

對產線的價值:

📌節省檢測人力:減少對人力檢測的依賴和標註訓練成本

📌可離線訓練:訓練後再導入下游AOI機台,減少線上模型訓練時間

📌穩定性高:分類結果穩定、一致、重現性高,無金標準浮動問題


想了解更多? 👉歡迎聯繫Vizuro維曙智能 https://zh.vizuro.com/contact



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