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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以在各种产业现场出现的图像数据为基础完成的数据库,是经三

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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分类

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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归类

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。

效益

提高检验准确度

通过深层测试基础检查,可以确保比肉眼检查更高的检查准确度。

节省优化费用

学习过程快捷简单,简化了算法优化过程。

有效利用劳动力

因为是进行以高准确度为基础的自动检验,所以仅需一名管理人员就可以管理多数的检验设备。

客户公司可以通过管理人员数量最小化,来达到有效利用劳动力。

产品特点

以直观的UI为基础,提供最好的UX,使各位使用的便利性最大化。

从标签工具到结果输出,打造客户亲和型使用环境。

利用CUDA,cuDNNGPU专用处理语言,使深度学习算法处理速度最大化。

以在纤维,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

每个类型它需要学习几张图像数据呢?

虽然按图像复杂程度不同而有所不同,初期每种瑕疵类型只需要提供100张左右的图像就可以了。

网络学习大概需要多长时间?

虽然根据学习的图像个数不同而有所不同,但以大小为2048*2048的1000张图像为标准需要5分钟左右。

检验线处理图像数据的速度怎么样呢?

根据图像大小,分辨率有所不同,但以2k*2k,20㎛为标准可以达到实时处理150m/min

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