技術(shù)優(yōu)勢

核心器件自主能力強

從圖像采集到圖像處理全流程，核心器件全自研，包括CMOS芯片、相機、鏡頭、處理器、板卡、光源等，實現(xiàn)國產(chǎn)化，并可針對各類應(yīng)用場景，進行快速定制化開發(fā)，并能保證穩(wěn)定的供應(yīng)鏈體系。

AI技術(shù)加持

針對鋰電池檢測需求的AI技術(shù)具備三大優(yōu)勢：

• 小樣本學(xué)習(xí)能力：能夠利用少量圖像樣本，基于遷移學(xué)習(xí)、蒸餾技術(shù)，實現(xiàn)小樣本的訓(xùn)練和推理，快速實現(xiàn)穩(wěn)定檢測和準確分類；

• 模型自迭代：對新增樣本、錯分樣本迭代學(xué)習(xí)，達到很好的表現(xiàn)效果；

• 遷移學(xué)習(xí)：針對新材料、新產(chǎn)線，將已存在的模型應(yīng)用于新的任務(wù)，避免冷啟動，實現(xiàn)快速適應(yīng)。

機器視覺底層核心算法自主程度高

儲備自研算法庫，并持續(xù)進行更新優(yōu)化，不斷進行積累和學(xué)習(xí)。能夠根據(jù)實際應(yīng)用場景，選擇所需模塊或定制開發(fā)，實現(xiàn)效率的提升。

就視覺檢測系統(tǒng)而言，成像、算能、平臺、整機系統(tǒng)等均會影響檢測結(jié)果，當某臺設(shè)備中一些因素發(fā)生變化，或者多臺設(shè)備中一些因素不一致，都會導(dǎo)致檢測結(jié)果的不一致。針對上述各個因素，凌云光通過一系列的設(shè)計規(guī)范與監(jiān)控模塊，保障檢測結(jié)果的一致性。