1、产品质量监测：通过训练多层神经网络，对物体表面的缺陷进行大小、位置、形状的检测。进一步的，可将同一图片上的多个缺陷进行分类识别，相对传统模式针对不规则缺陷明显提升分类准确率。
2、产品分类：基于人工智能对相近相似物体建立预测模型，可实现精准分类。
1、人工智能机器视觉：智能工业质检解决方案基于百度多年的人工智能技术积累，全面赋能工业。相较传统视觉技术对不规则缺陷的识别能力不足，人工智能预测准确率高达99%+，准确率随着数据量提升可持续优化。
2、产品专属模型：提供深度学习能力培训服务，用户基于预制模型能力基础上，可自行优化模型或拓展模型，打造针对场景应用的专属私有模型，进一步提升质检/分类效果。
3、大数据生态：智能工业质检输出产品质量数据，无缝融入百度大数据平台，实现生产质量数据的全面掌控，为流程优化和工艺再造提供关键数据支持。
1、LED芯片检测：通过深度学习训练LED芯片缺陷识别及分类模型，有效提升产品质量和检测效率。
2、液晶屏幕检测：针对屏幕外围电路进行预测模型优化设计，准确率、召回率全面提升。
3、光伏EL检测：支持单晶/多晶暗域、黑边、黑角、各种隐裂等十数种缺陷识别，基于人工智能全面提升缺陷分类准确率。
4、汽车零件检测：车载重要零部件精准检测，支持零部件位置检测、有无检测、型号检测等人工智能机器视觉检测方式。
5、烟叶分级：按照42级烟叶国标，针对不同地域提供专业烟叶分级模型，有效降低烟草公司人力成本，实现高效高质分类。
6、其他
1、公有云部署：支持公有云便捷、安全部署，用户可直接调用公有云预测模型实现预测。基于云端实现预测模型的快速升级。
2、本地私有化部署：基于百度ABC一体机进行私有化部署，确保用户核心数据的私有化处理及本地高速访问。配合深度学习培训服务，用户可自行升级和训练模型。
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