• 手机制造

在高端智能手机生产过程中,对其生产、装配工艺进行质量检测,如:外壳外观精密缺陷、装配错漏完整度、焊接完整度等。

主要优势:解决了传统算法无法解决的复杂背景与缺陷分类要求较多的问题。

  • 3C零配件制造业

在手机、pad等数码与家用电器的零件、配件生产过程中,对每一个元器件、线路板进行外观质量检测,如:装配压痕、溢胶、破损等缺陷,焊点熔池深、击穿、飞溅缺陷,受话器不同材质料缺、镀膜金属支架表面及变形缺陷等。

主要优势:解决了不同材质材料组成的零件表面,其多特征的缺陷精准识别与分类问题。

  • 玻璃/膜加工业

无论手机、pad、手表、镜头、电视、汽车、办公用途的平面、2.5D、3D白玻璃与丝印玻璃,或与此类似的透明膜类产品,其表面生产与加工过程中对整体工艺的各项检测,包括:划痕、崩边、尘点、油污、毛丝、水波纹、压痕、异色、孔变形、漏光、穿孔等。

主要优势:解决了其他算法的分类不精准、水波纹无法检测、算法适应性低的问题。

  • 工业制造OCR

在工业制造过程中利用激光、雕刻、压印、喷涂等工艺产生的各种序号符号等字体,其工艺过程中会产生错漏、断笔、模糊、变形、表面脏污等缺陷。

主要优势:利用深度学习技术的OCR缺陷识别,能够快速准确的识别出每一个字符的问题所在,不受字体、字符清晰度、工艺差别等本身限制。

  • 食品/烟草加工业

在食品、烟草加工过程中,对于食品的杂质、异物等,对于烟草的品质分类分拣等经验值与专业度较高需求。

主要优势:取代依靠熟练工人专业度与经验判断的短板,准确的检出缺陷和做好分类。大大的提升了分类分拣与杂质异物检出的速度。

  • 大型加工制造业

对于高精度钢板制造、高精度表面镀膜等精度要求较高的大型加工制造场景,会对表面的裂痕、划痕、凹坑或是平整度等进行严格要求。

主要优势:对于该类检测需求的高速度、高检测标准的要求能对应解决。

  • 其他行业

在识别分类特征较为明确的各种行业场景中,可以得到更加充分的应用。如:垃圾分类分拣行业,机械臂人机互动定位等。

主要优势:Galileo系列在缺陷检测、物体分类、定位识别、OCR检测四大功能上,能根据不同的应用场景及其需求解决不同的问题。