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SuaKIT

产品介绍

SuaKit是可以在PCB,太阳能,电池,钢铁等各种制造业现场使用的以深度学习为基础的机器视觉检测软件。

SuaKit是基于各种产业现场的图像数据开发的,经三星,韩华等世界知名企业验证过的软件。

SuaKit现在也在现场以各种数据为基础进行学习及测试,不断实现性能的提升。

SuaKit为客户提供三种功能。

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检测

可以在复杂的图像中,检测出各种物体。

如果对一部分标签化物体的图像进行学习,可以在各种困难的环境中认识物体。

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分割

通过图像分析,可检测出在制造现场发生的各种瑕疵。

该功能可在表面形态各异的纤维,皮革,太阳能电池背板,

相机镜头等部位检测出各种瑕疵类型,并按类型进行整理。

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分类

对图像进行分析,按定义好的特点和种类进行分类。

在生产现场拍摄各种物体,可将其用于分类。

优势

提高检验准确度

通过基于深度学习的检测算法,可以保证准确度高于肉眼检测。

节省优化费用

由于机器学习的过程非常迅速,算法最优化的过程也就非常容易地被缩短。 在产线上可以追加学习取得的图像数据,节省最优化的费用。

有效利用劳动力

由于自动检测的精确度高,一名管理人员就可以管理多个检测设备。

客户公司可以通过人员数量最少化,有效利用人力。

产品特点

以直观的UI为基础,提供最好的UX,为各位的使用提供最大的便利。

从标签工具到结果输出,为客户打造最好的使用环境。

利用CUDA,cuDNNGPU专用处理语言,将深度学习算法处理速度提到最高。

以在面料,皮革,LCD,PCB,太阳能,电池等制造业领域的运用过程中获得的专有技术为基础,

开发了高精确度的网络。

常见问题解答

各个缺陷类型需要学习几张图像数据?

需学习图像数量根据图像的复杂程度会有所不同,但在初期不同的下次类型提供30-100张左右即可。

神经网络模型建立所需要的时间有多次?

一般2048*2048像素大小,1000张为标准的话,需要30分钟左右。

在实际的生产线上处理图像的速度能达到什么程度?

根据神经网络条件会有所不同,但2048*2048像素大小的图像,每秒钟可实时处理50张。

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