系统运用前沿的图像识别技术和机器学习算法，能够迅速且精准地识别出产品表面或内部的各类缺陷，无论是微小的裂纹、孔洞，还是其他复杂瑕疵，都能在第一时间被察觉，确保产品质量的万无一失。
检测过程中产生的海量数据被有序地收集、整理和存储。通过智能分析，系统不仅能从中挖掘出潜在的质量问题趋势，还能为后续的产品优化和工艺改进提供有力的数据支撑，让生产过程更加透明可控。
保留了人工复核环节，对于一些特殊或疑似缺陷，检测人员可以借助系统提供的详细信息进行二次确认，既保证了检测结果的绝对可靠性，又促进了人机协同工作的优化。
Technical advantage
基于深度学习的神经网络目标检测技术，它能够自动学习和识别海量样本中的特征模式，对产品缺陷进行快速、精准定位与分类，大幅提升了检测效率和准确性。
在面对数据量有限的特定检测任务时，小样本训练算法能够充分利用现有数据，快速构建出高效准确的检测模型。同时，数据平衡算法确保了各类缺陷数据的均衡性，避免了因数据分布不均导致的检测偏差，让系统在各种复杂场景下都能保持稳定可靠的性能。