深扎多個產業縱深處機器視覺成低調的改造者

時間：2019-02-21

作者：西安獲德圖像技術有限公司

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詞條說明
使用深度學習實現工業異常檢測
工業缺陷可視為工業產品的外觀 “異常”，因此有部分工業缺陷檢測方法采用了異常檢測的思路。然而異常檢測的定義與工業缺陷檢測是有所區別的。具體而言，異常檢測的概念較加廣泛與抽象, 其中圖像異常檢測主要關注輸入圖像是否為異常實例，而工業缺陷檢測較關注像素層面的檢出任務。在像素層面上，異常與正常模式的差別較加細微，檢測難度也大幅增加，因此直接使用異常檢測方法難以滿足工業缺陷檢測的任務需求。近年來, 深度學
西安獲德獲“全國AAA級誠信企業”殊榮
4月4日，經“中國誠信企業認證中心”征信調查和綜合評定，西安獲德圖像技術有限公司成功通過企業誠信、質量、信用等級評定，榮獲“全國AAA級誠信企業”認證。西安獲德圖像技術有限公司，專注于機器視覺、模式識別、人工智能深度學習等技術研究領域，面向制造業企業提供自動化檢測設備及整體解決方案。自2014年成立以來，先后被評為“****企業”，“陜西省科技型中小企業”，“陜西省軟件協會會員單位”，“
玻璃纖維拉絲斷紗檢測解決方案
在玻璃纖維拉絲過程中，由于溫度、氣流、玻璃溶液中的雜質、抽絲盒臟污等原因影響,會出現拉絲異常情況。拉絲異常主要靠人工視覺檢測，理絲工來觀察是否有異常。但是由于1人看管的爐位數量較多，檢測效率低，處理效率慢，嚴重影響產品質量及生產效率。西安獲德玻纖拉絲斷紗在線檢測系統采用機器視覺與機器學習等自動化*技術，能夠實現拉絲異常在線檢測。檢測成功率為99，誤檢為1%。檢測對象：紗線飛絲、縮頭檢測要求：設備
基于機器視覺的胚布外觀綜合質量評價
胚布是織成后還有印染加工的布，是后續紡織服裝產品的重要原料。所以，胚布的外觀質量對于后續的印花和制衣工序影響巨大。紡織生產企業對胚布檢測的主要目的表現在兩個方面： 1)檢測胚布中疵點的種類和數量等信息，以實現胚布的打分定級； 2)給出關于疵點的可用信息，進而可使檢測者診斷出問題的癥結所在，并采取合理的解決手段，以減少后續類似問題的再次發生。在紡織胚布的過程中，胚布經常會出現如下各種疵點：缺經