技术中心-上海笛菱自动化

传统视觉检测对背景复杂、不规则、特征随机的缺陷/瑕疵无法辨别，对样本变化的容错率低，无法实现自动学习与调整。

人工智能算法可以有效地解决单一种类缺陷的随机性，不依赖固定特征也可有效判别缺陷，可以排除背景因素干扰。

基于研发的机器人视觉算法、AI核心深度学习技术，我们实现了能识别复杂场景的视觉建模算法，实现对人类视觉感知与基本认知的建模与模拟，用于 MatrixVision 缺陷检测与工业机器人，实现工业AI的智能化飞跃。

笛菱采用多人工智能模型融合的大规模AI深度神经网络，使用多种数学模型和算法模型进行不同类型的检测，能够对缺陷或正常样本自我学习、迁移学习，能实现对产品缺陷的判断、学习和自我推理（Inference），能够支持复杂、多样化的缺陷检测，检测精度达到99.9%，误报率漏报率较低。