一. プロジェクト背景:
要求の説明:
1. 輪の生産と輸送後,後続の分類と梱包のために,さまざまな種類の輪を分類する必要があります.
手動検出方法 識別効率は低くて労働コストも高く 精度も低い
技術要求:
認識精度: >99.9%
2.車輪の識別型: >200種類
二. ソリューションアーキテクチャ:
ハブ型検出システムは,ハイチアンシアンの1300万台の高解像度カメラを,広範囲の中間穴の表面光源と組み合わせ,ディープラーニング分類ツールを使用して,生産ラインのコンベアベルトのランダム混合流量状態で,さまざまなホイールの自動識別と分類を実現します.
三. プログラムの利点:
精度:各タイプのサンプルを80-100個集め,総合認識率は99%以上に達し,フィールド繰り返しの経由で最終認識精度は99.99%以上に達します.
2.大きな認識能力:ディープラーニング分類アルゴリズムは,認識能力を向上させるために,回神経ネットワークとビッグデータサンプルを利用します.
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