ALFA深度学习外观检测自学习人工智能软件

 ALFA基于机器视觉的智能机器学习算法，并且已经通过现场测试、 优化和可靠的验证。目前成功的应用是在医药、 汽车、 纺织、 印刷、新能源电池, 手机 和制表行业。可实现纺织品外观检测,五金加工件检测,移印检测,太阳能板检测,焊缝检测等多方应用是一款在机器视觉领域里，拥有非常现代化算法的，可以范围检测，最佳的，可靠的视觉软件。此外，ALFA的蓝色模块提供了特征探测和OCR，绿色模块可以对样本进行分类，而红色模块则可以帮助我们识别图像中缺陷。
ALFA软件使用神经网络算法，模块化地解决机器视觉的各种问题，真正让人工智能走入机器视觉领域。ALFA让每一台自动化设备有了大脑，有了像人一样的学习能力，可以在不断工作中积累经验，越干经验越丰富，结果越来越精准，实现真正意义上的机器替代人，必将掀起新一轮的产业变革。
利用ALFA缺陷检测模块工具的管理模式和ALFA分类模块的自动化检测与分类，将会使汽车行业的金属零部件检测变得非常简单。
首先需要收集大量的零部件检测图片做为学习样本库，其中包括正常品和残次品，每种残次品的检测图片至少包含一组以上。样本库中的样本越多，学习效果越好，后续的检测也会越准确。
接下来ALFA软件通过图片样本库进行训练学习，并产生检测的参照模型，这个学习过程只需要不到10分钟，具体学习取决于电脑的硬件配置。
最后即可将ALFA用于实际的检测中。

核心优势：

传统开发周期需要经过- 图像采集研究- 软件开发测试研究- 可行性评估测试修改—开发周期需要60天以上

目前使用ALFA深度学习软件只需要- 图像采集测试—开发周期1天就能出可行性方案加快投入市场时间