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我们的目标

建立人工智能化检测流程

新普京8883app近年来开始组建专门的AI团队对AI学术界的各种算法模型进行研究开发,移植到工业检测领域。
解决当前工业视觉检测传统算法智能化不足,特征提取难的痛点。
组建至今,完成实际AI项目数十个,覆盖了塑胶、金属、玻璃等各类材质产品的瑕疵检测。

如何理解 DN AI ?

顶层概念和出发点

新普京8883app打造了基于数据分析和机器学习技术的生产制造优化体系,采用AI技术解决生产制造过程中的问题,实现生产效率的提升,致力于提供可靠、高效、安全和可维护的AI技术,帮助制造商在当今竞争激烈的市场中取得成功。

DN AI框架

应用AI技术+独有工业数据,实现快速效果落地

新一代机器学习平台及算法
  • 视觉图像+缺陷特征集

    这些技术使得产品能够准确地检测和识别生产过程中的缺陷和错误,从而提高产品质量和效率
  • 独有产线数据训练

    缺陷数据、工艺数据、产线特诊数据
  • 快速优化

    视觉效率提升、模型精度提升
视觉通用软件 算力 数据处理中心 应用场景
  • 快速落地

    AI技术应用在智能检测设备上可以快速实现自动化检测和分析,提高生产效率和产品质量。
  • 成本降低

    AI技术能够减少人工投入和设备成本,降低检测成本,提高企业盈利能力。
  • 良率提升

    精准识别产品缺陷和异常,及时发现并解决生产过程中的问题,提高产品合格率和生产效率。

领先业内的AI算法能力

基于生成对抗网络的缺陷样本生成模型
高效解决样本不足、样本不均衡问题 强迁移能力
生成式假样本集,但是认为是真样本集来训练
基于图网络弱监督,分割框架处理多钟若标注
与强监督模型组合,性能大幅提高 适应各种弱标注,成本大幅降低
Bingfeng Zhang, Jimin Xiao, et al. "Affinity Attention Graph Neural Network forWeakly Supervised Semantic Segmentation." IEEE PAMI(2021)

质量控制

智能质检

借助AI+机器视觉检测,快速扫描产品质量
高效率,成本低,高精度(达微米级)
潜在代替全球3500万目检工人

生产流程

工艺优化

通过机器学习建立产品健康模型,
自动匹配最佳工艺参数
提高产品质量,优化效果闭环

智能化生产

大幅生产效率&质量,降低成本

决策优化

风险预测

从事后转为事前预测,大幅降低风险事件概率

智能决策

依托海量工业数据与AI训练
大幅提高生产决策准确性&效率

为什么选择我们?

升效降本,优化产品质量,提升品牌价值

  • 提升品控

    提升产品质量控制水平降低不良品率和客户投诉风险
  • 高效生产

    实现高效生产减少资源浪费和返工
  • 支持定制

    定制化能力和灵活性满足不同行业和应用场景需求
  • 兼容性

    与现有系统无缝集成个性化解决方案
  • 可持续性

    为行业的可持续发展做出贡献
  • 电话

    0512-66957689
  • 地址

    苏州市工业园区亭新街11号
  • 电子邮件

    info@dinnar.com
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