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借助VisionPro Deep Learning 開啟外觀瑕疵檢測的無人化之路
- 客戶：鴻騰精密（FIT）行業(yè)：電子制造解決方案：VisionPro Deep Learning挑戰(zhàn)：傳統(tǒng)檢測方法是用電子顯微鏡放大和人工目視檢測外觀瑕疵的方式，長期下來作業(yè)員識別率降低，無法保證精密連接器缺陷檢測的質量和效率；由于人工檢測的方法導致標準不一致，易發(fā)生質量問題，給企業(yè)帶來不利影響；傳統(tǒng)檢測方法沒有實現檢測自動化，產生了大量人工成本。效果：實現外觀瑕疵檢測的自動化，減少企業(yè)成本；整體檢測能力大大提升，機臺判定標準一致，完全避免了人為因素導致的檢驗問題；實現了無人化智能工廠，有力支持了企業(yè)智能制
- 關鍵字： VisionPro Deep Learning 鴻騰精密（FIT） 外觀瑕疵檢測
VisionPro Deep Learning幫助軟包鋰電池實現外觀檢測自動化
- 挑戰(zhàn)●? ?軟包鋰電池外觀檢測項超過40多個，涵蓋產品的所有外觀面和以及邊角；●? ?各企業(yè)使用的人工檢查標準文件要求無法直接進行指標化數字化，需要依靠配套供應商提供經驗來配合客戶優(yōu)化指標和更改檢測標準；●? ?軟包鋰電池外觀檢測還是傳統(tǒng)的人工檢測方式，效率和準確率都很低效果●? ?軟包鋰電池Pack檢測設備實現量產，有40多臺設備成功運行；●? ?為企業(yè)提供了新的市場機會，在投項目性能效率大幅改善，給企業(yè)
- 關鍵字： 視覺軟件VisionPro Deep Learning 軟包鋰電池
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