檢測類JL-GOOD2000 AI顯微鏡

JL-GOOD2000 AI顯微鏡面向工業視覺場景打造的平臺，提供分割、定位、推理、檢測、分類、多目標識別、OCR等功能，用于產品復雜缺陷的識別檢測。采用圖形化界面設計，無需編程，即可完成集模型訓練、調優、推理檢測于一體的完整AI模型構建。基于深度學習圖像技術的動態自學習、自適應、無監督缺陷檢測算法具有數據成本低、靈活性高等優勢，應用前景廣闊，能夠集成到多行業不同的產線設備中，支持秒級切換模型適配產線切換，滿足不同應用場景的差異化檢測需求，助力品質管控和良率提升。

智能自學習

正樣本無監督，自主學習，支持添加負樣本模型再訓練，在線優化，越用越智能，檢測越**

檢測更**

深度學習算法，針對行業場景適配優化，可識別表面細微瑕疵缺陷，精度遠高于目檢

性價比更高

員工培訓轉變為算法模型訓練有效避免員工培養的長周期、大投入，高流動性帶來的高額成本

數字化

檢測過程、結果自動實時記錄，可追溯，不可篡改，支持與管理系統集成，有力支撐數字化轉型

組織資產化

將員工的經驗、能力沉淀為組織資產;缺陷分類統計分析可支撐質量審計，改善工藝

員工更健康

顯微鏡符合人體工學設計，4K高清輸出，細節**，快速高效，可很大程度降低勞動強度，緩解視疲勞

自主學習

少量正樣本照片初始訓練業務中同步進行模型再訓練和缺陷分類，自主在線學習，越用越智能

**支持

滿足工業質檢多樣需求, 可靈活切換產線，提供多目標識別、分割、分類、檢測、OCR等功能。

無需標注

客戶無需標注繁雜的缺陷樣本，不用定義缺陷邊界。

應用靈活

應對各種復雜場景，環境容忍度高，模型無需持續調整;可根據業務需要靈活適配算法。

便捷操作

無需編程，無代碼點選操作，無需算法基礎，即開即用，快速上手。

一鍵部署

支持缺陷樣本增加和再訓練;算法模型經平臺驗證后可一鍵部署到交付現場。

我們的優勢

無需采集大量缺陷樣本數據，不必要定義缺陷樣本類型，無需標注大量缺陷樣本數據，自動迭代優化大量缺陷模型，自適應新型缺陷類型，自動化適配新產品線，周期短、風險小、成本低、易上手。

本地化部署

JL-GOOD2000 AI質檢系統，現只需一套通用電腦即可實現本地化部署，無需強大的服務器就能夠適用于進行 AI 訓練和深度學習任務

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