目標(biāo)檢測(cè)算法是機(jī)器視覺領(lǐng)域中較為先進(jìn)、應(yīng)用廣泛的深度學(xué)習(xí)算法，其主要功能為找出圖像中所感興趣的目標(biāo)，同時(shí)獲得目標(biāo)的類別信息和位置信息。

海康機(jī)器人目標(biāo)檢測(cè)算法支持檢測(cè)目標(biāo)數(shù)量為1000，支持GPU,CPU,多平臺(tái)運(yùn)行。強(qiáng)大的推理能力搭配VM傳統(tǒng)算法的處理，可幫助客戶應(yīng)對(duì)復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景中的需求。

缺陷檢測(cè)場(chǎng)景

需求及挑戰(zhàn)

太陽能電池片組件上常見缺陷有虛焊、隱裂、劃痕、破片等，會(huì)直接影響組件功率衰減，降低組件壽命或造成報(bào)廢。人工檢測(cè)效率不高且容易疲勞造成漏檢，傳統(tǒng)的視覺算法針對(duì)低對(duì)比度的虛焊缺陷、形態(tài)各異的隱裂、劃痕等缺陷檢出率不高且方案設(shè)計(jì)復(fù)雜。海康機(jī)器人深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)算法可準(zhǔn)確、高效地對(duì)缺陷進(jìn)行檢測(cè)分類。