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在工業生産領域，因爲工序技術不達標等因素，可能會對産品産生外觀損傷或瑕疵。爲了避免因瑕疵、外觀缺陷對品牌、口碑和質量造成影響，最好使用先進技術進行外觀質量把控。今天要介紹的是外觀瑕疵檢測系統PROXIMA。
這款系統應用於思瑞部分專用檢測方案中，基於深度學習技術打造，巧妙結合了將優秀的測量硬件與機器學習技術算法，能夠實現可靠的高速視覺缺陷檢測。PROXIMA能爲製造工藝步驟中的視覺缺陷檢測和分類提供高度一緻的反饋以及高速檢測的性能，這將使視覺檢測提升到“工業4.0”時代。
✓ 圖像分析：利用深度學習算法對瑕疵進行學習，實現對無規律圖像的分析等。
✓ 高達95%準確率：通過深度學習算法、高級圖像處理、模式識別實現高達95%準確率。
✓ 自動化：實現瑕疵與尺寸檢測的自動化
高效率：通過多層神經網絡層對學習模型進行有效分析，Proxima擁有不斷升級完善的圖像特征識別能力，進行測量工作時能迅速將工件進行過智能識別、標記和分類
高準確度瑕疵檢測：根據訓練集評估，生成被測工件最佳可應用的高效學習模型後，對該模型進行叠代優化，進而不斷完善機器學習結果的統計分析，並配合圖像預處理的高級算法、模式識別等，實現高達95%的智能瑕疵準確率。
應用廣泛：目前Proxima已在3C電子行業得到廣泛應用，也可應用於PCB、汽車、塑料生産、金屬器械製造等多個行業。
易於上手：標準辦公軟件界面設計，無需複雜培訓即可上手，“標註，訓練，檢測”三步即可出結果。
除此之外，Proxima能同時進行瑕疵檢測及尺寸檢測工作，大幅提升檢測效率。
Proxima爲工業製造領域外觀質量嵌入科技雙眼，提高工業生産環節中産品外觀檢測的質量穩定性和效率。從今天到未來，思瑞通過一系列前沿技術爲您提供精準檢測的支持。
海克斯康站在時代的前沿，應用人工智能的分支 -- 神經網絡中的深度學習，研究開發了一款産品 ---Proxima，賦能産品外觀質 量檢測，助力實現産品外觀質量檢測自動化，爲製造者們賦上一雙“朝氣蓬勃”的慧眼，減少人工檢測的成本，提高外觀檢測 的效率，
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