SciDeepVision 软件在异常检测、文字识别、小样本学习、迁徙学习、?模子轻量化等图像剖析方面实现要害手艺立异
，例如解决了太过依赖大宗缺陷样本数据和硬件装备性能等问题
，AI 检测模子的鲁棒性更好
，能节约大宗人力实时间本钱。

SciDeepVision 软件接纳异常缺陷检测算法
，仅需正常样本
，无需标注缺陷位置
，检测模子能自动识别带有缺陷的图像
，并精准定位缺陷位置；同时
，通过小样本文字识别算法
，使用少量带有字符标注信息的图片
，就能天生大规模高质量的带有源域气概的文字图像。

小样本文字识别算法检测比照

深度学习软件在天生检测模子历程中
，通；嵊捎谌毕菅旧佟⑿翁畋鸫蟆⒒恍推等缘仍倒试
，泛起鲁棒性、泛化性差等问题
，为解决此类难题
，OPT（suncitygroup太阳集团）对SciDeepVision软件举行了三大手艺立异
，即小样本学习框架、自顺应训练手艺和迁徙学习手艺。

其中
，自顺应训练手艺
，能从历史数据中
，推荐对目今检测有价值的数据
，并举行人工标注和优化模子
，数据整理事情量降低一半
，大幅提升AI模子检测准确率
，训练本钱低。

自顺应训练手艺

别的
，SciDeepVision 软件的迁徙学习手艺
，能在不影响AI检测模子鲁棒性和泛化性的条件下
，缩短模子训练周期
，相近工艺的质检甚至能实现一键换型
，产品换型时间缩短。

迁徙学习手艺

SciDeepVision 软件现在已普遍应用于锂电、3C等行业
，如在锂离子电池制造历程中
，爆发的外观缺陷种类繁多、形态各异
，无法用古板的界说规则来实现检测。而SciDeepVision软件已应用于锂电池制程的十多个要害工序
，包括涂布、模切、激光分切、叠片、卷绕、焊接、包装等各环节。

SciDeepVision软件在锂电池工序的应用

以锂电池极耳焊接缺陷检测为例
，焊接缺陷形态富厚
，难以界定其形态边沿
，缺陷位置具有随机性
，使用SciDeepVision软件
，能使用卷积神经网络举行特征提取
，快速输有缺陷支解的种别信息。

SciDeepVision软件在极耳缺陷检测的应用

别的
，OPT（suncitygroup太阳集团）还基于深度学习
，设计通用、轻量型的条形码定位算法
，对条形码图像举行增强、矫正
，能在仅有少量条形码数据的情形下
，实现高速高精度的条形码定位。

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