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AI视觉外观检测系统

利用AI视觉技术，提高外观检测精度30%
自动化检测，提升检测速度50%
降低人为因素导致的检测误差，提高检测一致性20%

产品介绍产品优势核心功能应用场景

AI视觉外观检测系统

恒云洛书®AI视觉外观检测系统是基于深度学习技术和工业视觉算法的高精度AI自动缺陷检测系统，它能够提供新能源行业外观检测服务，大大提高检测效率和准确性，降低人力成本，提升产品质量，广泛应用于工业制造、新能源等行业。

产品优势

精度高

内置基于对智能高端装备AI深度学习积淀得到的成熟训练模型，算法针对制造业质量管理需求设计，在特定产品形态上稳定达到98%以上准确率。

1/6

算法多

工业视觉检测缺陷类别丰富，涵盖虚焊、隐裂、失效、划痕等，适配仅需一定数量样本即可完成缺陷拓展。

2/6

功能强

系统提供围绕AI视觉开发、部署的端到端一站式能力，包括数据导入、数据标注、数据增强、模型训练、模型测试、模型部署。

3/6

适配优

系统支持配制多个配方，可跟据不同客户，不同订单，不同生产标准维护多个质量标准进行动态切换。

4/6

不停产

支持模型动态发布切换，无需停机；支持新检测点动态新增加入，无需停机。

5/6

高安全

满足多种业务场景对模型部署的要求支持私有化部署，保障企业核心生产数据私密性和安全性。

6/6

核心功能

外观缺陷检测

1/6

以光伏组件为例，算法覆盖崩边缺角、焊带偏移、焊带缺失、赃物、异物、串间距不良等。

EL缺陷检测

2/6

以光伏组件为例，算法覆盖虚焊、隐裂、划痕、断栅、失效（短路）等。

质量配方功能

3/6

通过长度、面积等参数自定义缺陷检出的质量标准，满足缺陷标准的缺陷检出并标识，不满足缺陷标准的忽略。

可视化检测返修

4/6

结合智能检测，提供配套的返修软件，通过组件/NG料盒扫码，在客户端中展示展示相应缺陷，助力精准返修。

自由并线功能

5/6

支持将任意多个机台的检测任务，分配到任意一台接入系统的电脑上进行复核，同时支持全复核、NG复核、全自动模式。

检测数据报表

6/6

任务中心提供详细的缺陷检测数据报表，基于不同站点的质量数据和MES信息生成报表。

应用场景

01

氢燃料电池视觉AI质检

02

光伏EL外观检测

氢燃料电池视觉AI质检

快速识别氢燃料电池生产过程中的外观质量缺陷，大幅提高检测速度，提升产品质量

光伏EL外观检测

通过精确的EL成像技术，可以检测到光伏电池片的隐性缺陷，如隐裂、虚焊等，提高产品质量，降低人工成本

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