【第一參賽人/留學人員】蔡博文
【留學國家】美國
【技術領域】新一代信息技術
【參賽屆次】第5屆
【所獲獎項】入圍
【項目簡介】
本團隊的基于工業大數據的深度學習智能檢測項目，是通過深度神經網絡模擬人腦圖像處理分析和思維決策過程開發的對各種工業缺陷進行檢測的系統。以智能焊點檢測系統為例，智能焊點檢測是通過構建多通道極深度學習模型，結合大數據技術，訓練3000余萬個參數，掃描元件每一個像素點，之后通過卷積層分解圖像判別而得出元件焊點好壞，并精確定位缺陷部位。通過深度學習開發的智能視覺檢測系統，可以使良品檢出率達到90%以上，不良品檢出率達到99.5%。這樣不僅提高了工廠的生產效率，也節省了成本。應用焊點檢測的原理，智能視覺檢測技術還可以用于工廠生產線的方方面面，包括插件產線電路板的“錯插、漏插、反插”檢測，芯片外觀檢測，手機外殼缺陷檢測、焊接虛焊檢測等，甚至還可以用于工業衍生行業，如畜牧業雞雛公母鑒別，汽車行業自動駕駛輔助系統駕駛員異常駕駛狀態（路怒、疲勞、分心）偵測等，具有廣泛的應用前景。本公司在工業視覺領域已經積累了數以千萬計的細分行業數據，并已經研發出了“小樣本做大數據”的方法。合作伙伴與客戶包括：勁拓自動化、日本加賀電子、同濟科技、國泰君安、中科恒運、艾比森光電、中國神華、光弘電子、日本谷潤科技、華勤光電、天通股份、溫氏股份等等，終端使用者包括華為、小米、大眾、豐田、三菱等。
【展開】
【收起】