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全链路打通数据采集、标注、训练和部署环境，通过深度学习和图像处理算法，进行全自动生产流程管理，自动识别图像中的瑕疵或故障。

工业视觉检测解决方案
全链路打通数据采集、标注、训练和部署环境，通过深度学习和图像处理算法，进行全自动生产流程管理，自动识别图像中的瑕疵或故障，以达到大幅节省人力，提高产品生产效率及精度稳定性的效果。

架构特点
全链路打通
自动机器学习
实现全自动管理

一站式完成
所有的采集、标注、训练和部署一站式完成，快速精准判断工业产品表面是否有缺陷，解决质检中难以解决的多种缺陷精确分类问题。

减少人力成本
精准的判断与分析识别缺陷的种类，分析各类缺陷的影响严重程度与范围，识别精度稳定可靠，提高效率，减少人力成本。

自动流水线
全链路打通后，完成产品质检-修复的整套自动化解决方案，不仅可以快速定位产线问题，还可以分析指导后续的修复处理方案，工作持续稳定，全自动流水线。

落地案例

天合光能电池片A品率提升7%
利用人工智能深度学习算法，对产线不影响的情况下，通过找出数据背后隐藏的问题，解决工业质检中难以解决的多种缺陷精确分类问题，增强质检后续流程的精确自动化能力。

提交合作咨询
明确项目和工业行业相关，按要求提交合作需求，并确保电话畅通。

咨询反馈
阿里云员工在5个工作日内与您联系，沟通合作相关事项。

深度交流
阿里云架构师会为项目定制方案，可线上/线下深入交流。

商务流程
商务服务团队与您签订商务合同，项目经理跟进项目交付。

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利用人工智能深度学习算法，增强质检后续流程的精确自动化能力。

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解决工业质检中难以解决的多种缺陷精确分类问题，增强质检后续流程的精确自动化能力。

液晶面板瑕疵分类及定位检测
利用面板制程工艺参数，进行回归分析，识别关键因素，以补充实际抽样检测。

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