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前言
随着工业4.0的深入推进,AI与机器视觉技术正成为智能制造的核心驱动力。据《2024全球工业自动化市场报告》(来源:IDC)显示,全球工业质检市场规模预计在2025年突破200亿美元,其中AI质检技术渗透率将超40%。尤其在半导体、汽车制造、精密加工等领域,传统人工检测效率低、误检率高的问题日益凸显,AI视觉检测技术凭借其高效、精准、可复现的优势,成为行业破局关键。
华南工业自动化展(SCIIF2025)作为亚太地区工业技术风向标,将于6月4-6日在深圳国际会展中心(宝安新馆)举办,规模超10万平方米,汇聚800余家全球知名企业,覆盖工业自动化、机器人、机器视觉等八大主题展区,预计吸引逾8万名专业观众。
深圳深度视觉科技有限公司
业务特色
深圳市深度视觉科技有限公司是一家专注于工业级AI算法平台研发的前沿科技企业。公司汇聚顶尖AI技术团队与工业场景落地专家,致力于为企业提供从数据标注、模型训练到高性能部署的全栈式AI解决方案。
竞争优势
技术领先:自研算法推理引擎速度达10,000pcs/s,效率较传统方案提升10倍;
场景适配快:模块化架构将新场景开发周期压缩至3天,满足工业客户快速验证需求;
精准稳定:实例分割与语义分割模型可提取亚像素级缺陷特征,适配芯片、材料、3C等多领域检测。
主推产品
深度视觉AI平台
深度视觉AI平台简单易用,训练速度快,准确率高,能够满足现场快速换型的需求。内包含了多款预训练模型,仅需少量样本即可训练出较好的效果。DLCV模型专为工业检测场景打造,泛化性能强,能够适应现场多变的环境,兼容较多的产品型号。除此之外,还实现了“跨场景融合能力”——既能处理高精度工业质检(如芯片表面微米级缺陷检测),也可快速适配开放世界场景。
基于 C++ 的推理框架,可支持 Python、C#、C++ 等多种语言、设备和平台调用,接口简单,同时具备高性能和低延迟的推理能力。
应用案例
IC外观检测
基于深度视觉AI平台,采用 实例分割算法 对IC芯片缺陷图像进行标注、训练、测试,模型可自动提取缺陷特征形态,能够快速识别IC芯片上的划痕、凹坑、磨损、崩缺等缺陷, 返回缺陷大小、位置信息。为IC外观检测提供了端到端的智能化解决方案。
裂纹检测
裂纹检测是材料科学、工程和结构健康监测中的一个重要领域,目的是识别和评估材料或结构中的裂纹或缺陷。裂纹的存在可能会导致材料的强度和耐久性下降,进而影响安全性和性能。
传统的检测方法通常依赖人工检查,效率低且容易漏检。基于深度视觉AI平台,采用 语义分割算法 对裂纹进行提取,即使是狭窄、细长、复杂的裂纹也有非常好的检测效果,提高检测的准确性和效率。
—— END ——