Die Oberfläche des Klimageradiators ist aufgrund des Verfahrens, der Handhabung und anderer Gründe defekt, und die Verwendung der manuellen Erkennung ist ineffizient und leicht zu missverstehen. Deep Learning wird nun verwendet, um das Handbuch zu ersetzen.
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1. Projekthintergrund:
Beschreibung der Anforderungen:
1. die Klimaanlage wird nach Fertigung und Handhabung Mängel aufweisen, und es ist notwendig, Mängel wie Schmutz, Schäden, Verrutschung und Einbußen zu erkennen.
2. den Status quo der geringen Effizienz und der geringen Genauigkeit der manuellen Erkennung zu ändern.
technische Anforderungen:
1. Es sind verschiedene Defektkategorien zu erkennen und zu klassifizieren.
2. Die Detektionsrate muss über 99,95% liegen und die Falschdetektionsrate unter 1% kontrolliert werden.
3. mit verschiedenen Warentypen kompatibel.
2) Lösungsarchitektur:
Die Kommission hat die Kommission aufgefordert, die in Artikel 2 Absatz 3 der Verordnung (EG) Nr. 659/1999 vorgesehenen Maßnahmen zu ergreifen.
3) Vorteile des Programms:
1. Verwenden Sie einen Deep-Learning-Algorithmus, um Defekte zu erkennen und Fehlerkategorien zu beurteilen. Durch Fehlersuche und Modell-Iteration erreicht die umfassende Erkennungsrate mehr als 99% und die Inspektionskontrolle weniger als 2%.
2. Kategorie-Bewertung von Mängeln, umgekehrter Förderung der Verbesserung der Kundenprozesse und Förderung.
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