ALFA基于機器視覺的智能機器學(xué)習(xí)算法，并且已經(jīng)通過現(xiàn)場測試、 優(yōu)化和可靠的驗證。目前成功的應(yīng)用是在醫(yī)藥、 汽車、 紡織、 印刷、新能源電池, 手機 和制表行業(yè)。可實現(xiàn)紡織品外觀檢測,五金加工件檢測,移印檢測,太陽能板檢測,焊縫檢測等多方應(yīng)用是一款在機器視覺領(lǐng)域里，擁有非常現(xiàn)代化算法的，可以范圍檢測，可靠的視覺軟件。此外，ALFA的藍色模塊提供了特征探測和OCR，綠色模塊可以對樣本進行分類。
而紅色模塊則可以幫助我們識別圖像中缺陷
ALFA軟件使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，模塊化地解決機器視覺的各種問題，真正讓人工智能走入機器視覺領(lǐng)域。ALFA讓每一臺自動化設(shè)備有了大腦，有了像人一樣的學(xué)習(xí)能力，可以在不斷工作中積累經(jīng)驗，越干經(jīng)驗越豐富，結(jié)果越來越精準，實現(xiàn)真正意義上的機器替代人，必將掀起新一輪的產(chǎn)業(yè)變革。
利用ALFA缺陷檢測模塊工具的管理模式和ALFA分類模塊的自動化檢測與分類，將會使汽車行業(yè)的金屬零部件檢測變得非常簡單。
首先需要收集大量的零部件檢測圖片做為學(xué)習(xí)樣本庫，其中包括正常品和殘次品，每種殘次品的檢測圖片至少包含一組以上。樣本庫中的樣本越多，學(xué)習(xí)效果越好，后續(xù)的檢測也會越準確。
接下來ALFA軟件通過圖片樣本庫進行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，并產(chǎn)生檢測的參照模型，這個學(xué)習(xí)過程只需要不到10分鐘，具體學(xué)習(xí)取決于電腦的硬件配置。
*后即可將ALFA用于實際的檢測中。
核心優(yōu)勢：
傳統(tǒng)開發(fā)周期需要經(jīng)過- 圖像采集研究- 軟件開發(fā)測試研究- 可行性評估測試修改—開發(fā)周期需要60天以上
目前使用ALFA深度學(xué)習(xí)軟件只需要- 圖像采集測試—開發(fā)周期1天就能出可行性方案加快投入市場時間
強大的檢測：ALFA可以在生產(chǎn)過程的早期階段，可靠地對復(fù)雜紋理的表面、鏡面反射和可容忍范圍內(nèi)的異常圖像缺陷進行檢測和分類。
自學(xué)習(xí)：檢測過程無需大量仔細調(diào)整和優(yōu)化的檢測算法，而是依賴于一個類似人類的方法——學(xué)習(xí)和應(yīng)用，并且具有改進的測試一致性和可重復(fù)性。
快速&簡單：整個學(xué)習(xí)具有代表性的圖片樣本庫的過程非常高效，其學(xué)習(xí)時間小于15分鐘
聯(lián)系人：熊先生 電話：13763189292
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