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華晟瑞達（天津）精密儀器有限公司
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在產品質量外觀檢測的世界里，人眼只能辨別那些大于0.5毫米大小的瑕疵還伴著巨大的誤判風險
在產品質量外觀檢測的世界里，人眼只能辨別那些大于 0.5 毫米大小的瑕疵還伴著巨大的誤判風險。隨著工作時間的延長，眼睛的疲勞和衰老更加增加了誤判的風險。而傳統的機器視覺檢測在圖像處理和瑕疵定位等方面有所欠缺，導致瑕疵檢測的準確率低，性能不穩定，而且對于流水線實現智能自動檢測非常有難度。由此可見，無論是傳統的機器視覺檢測，還是“肉眼"檢測產品外觀質量的能力和效率以及準確率和范圍都是非常有限的。
深度學習的思想源自于“人工神經網絡"，從大腦中汲取靈感，模擬人腦分析問題機制并建立分析學習的神經網絡。神經網絡的基本構建模塊是人工神經元-模仿人類大腦神經元。正如大腦數十億個神經元神經元分布在神經網絡的幾個層中，之間有數萬個連接，深度學習模型涉及大量的計算單元，它們彼此交互時對所建模數據潛在分布的多層表征進行自主學習。
為了契合日趨嚴苛的高效高標準瑕疵檢測需求，海克斯康自主研發基于深度學習的Proxima瑕疵檢測軟件系統，解決客戶在產品表面瑕疵檢測環節遇到的各種問題。
Proxima 可檢測的主要瑕疵類型有：
劃痕 刀痕 崩缺 氣泡 凸起 凹痕 擦傷 雜質 變形 崩邊 白點 條紋 黑點 皺縮 波紋 裂紋
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