本文由AI智能模型生成,在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,訓(xùn)練NLP文本生成模型,根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容,適配到模板。內(nèi)容僅供參考,不對(duì)其準(zhǔn)確性、真實(shí)性等作任何形式的保證,如果有任何問(wèn)題或意見(jiàn),請(qǐng)聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們?cè)瓌t上將于收到您的反饋后的5個(gè)工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
工業(yè)視覺(jué)場(chǎng)景
傳統(tǒng)的工業(yè)制造主要采用人工肉眼檢測(cè)產(chǎn)品的缺陷,不僅使得檢測(cè)產(chǎn)品速度慢、效率低下,而且在檢測(cè)過(guò)程中容易出錯(cuò),導(dǎo)致誤檢、漏檢等問(wèn)題,基于機(jī)器視覺(jué)的質(zhì)檢方案,通過(guò)云端建模分析與邊緣實(shí)時(shí)決策的結(jié)合,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)視覺(jué)檢測(cè),提升產(chǎn)品質(zhì)量。
優(yōu)勢(shì)
高效
云端已訓(xùn)練的視覺(jué)模型,在邊緣側(cè)部署,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品實(shí)時(shí)預(yù)測(cè),提升檢測(cè)效率,提高產(chǎn)品質(zhì)量
模型最優(yōu)
提供邊云協(xié)同架構(gòu),云端模型訓(xùn)練,數(shù)據(jù)邊緣處理,模型增量訓(xùn)練優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)模型最優(yōu)
統(tǒng)一管控
智能邊緣平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一模型下發(fā),節(jié)點(diǎn)狀態(tài)統(tǒng)一監(jiān)控
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