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傳統的金相檢測所面臨的問題

傳統金相檢測(ce)效率(lv)低

 

 

● 傳統金相檢驗(yan)效率低

● 現(xian)有業內軟件(jian)檢測項(xiang)目少

● 人工識別的人為因素影(ying)響大

● 拍照者的設備和操(cao)作習慣不同，造成圖(tu)像差異大

● 只(zhi)能分析特征點，由于操作者經驗問(wen)題容易遺漏

● 操作者經驗積累時間(jian)長、學習困(kun)難

● 客(ke)戶樣品工藝不(bu)同，關注點不(bu)同

 

評級依靠(kao)人為經驗，復(fu)雜(za)難入(ru)門

 

● 大部分檢驗項(xiang)目(mu)評判主要靠人員(yuan)多(duo)年的檢測經(jing)驗，多(duo)數環節都需要專家參與(yu)

● 金相檢(jian)驗入(ru)門(men)門(men)檻(jian)高，普(pu)通檢(jian)驗人員(yuan)對疑難組(zu)織認識(shi)度低，需(xu)要多年的經驗積累和培養

 

人員效率低，標準難統一

 

● 復雜的(de)評(ping)級需要大量(liang)的(de)圖(tu)片(pian)比照和計算(suan)，評(ping)級計算(suan)量(liang)大且耗時

● 不(bu)同的檢驗人員，對同類樣品的評測標準不(bu)統一，受主(zhu)觀意識影響大

 

 

 

AI金相分析平臺介紹

 

 

平臺硬件介紹

 

 

 

專家型(xing)智能(neng)是(shi)下一代(dai)AI發展的(de)必然(ran)趨勢(shi)，代(dai)表智能(neng)革命的(de)未來。匯鴻相關算法研究走在國(guo)際前(qian)列(lie)，并且已在產(chan)業應用(yong)中發揮良好效果，形成生(sheng)產(chan)力轉化。

 

 

 

為您帶來的改變

 

● 利用(yong)人工智能顯微(wei)組織(zhi)分(fen)析檢測(ce)系統自(zi)動化識(shi)別材料顯微(wei)組織(zhi)結構(gou)及分(fen)析

● 降低人(ren)員勞動強(qiang)度，材料檢測(ce)效率提升5倍

● 定性分類準(zhun)確率>99%

● 降(jiang)低主(zhu)觀(guan)性(xing)影響，提升材料檢驗(yan)的一致(zhi)性(xing)

● 構建顯(xian)微材料工作(zuo)數據化管理(li)及分(fen)析能(neng)力，提升產(chan)品競爭力，推進行業(ye)創新發展

 

 

評(ping)級(ji)客觀一致(zhi)，優(you)化人員(yuan)效率(lv)

● 降低(di)主觀(guan)影響，使(shi)評級客觀(guan)一致(zhi)

● 降(jiang)低金相檢(jian)驗人員入門(men)門(men)檻，減少(shao)人才培養(yang)成(cheng)本(ben)

● 人工智能檢驗高效(xiao)、迅捷，提升工作效(xiao)率

 

助力企業智慧化建設

● 減少(shao)人才培養(yang)所(suo)需時(shi)間(jian)，大幅(fu)降低人員成本

● 人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能檢驗高效、統一，有利于生產工(gong)(gong)藝改善，提升產品質量

● 助力企(qi)業(ye)構建智(zhi)能化(hua)檢測檢驗流程，提升企(qi)業(ye)形象