手机液晶屏与Tape胶贴合的定位

高性能AI算法模型

支持全图分类、像素分割、目标定位、通用字符识别OCR的AI算法模型训练

深度学习缺陷过滤

用户通过 ROI 指定一个区域，不使用任何传统算法，直接由深度学习来推理此区域是缺陷或不是

深度学习模型分类

模块基于深度学习算法对输入图像中指定区域进行一个分类

缺陷检出深度学习过滤

将传统机器视觉算法和深度学习算法深度融合，使用传统算法检测缺陷目标，适当过检；然后用深度学习过滤算法进行 Y/N 的二次过滤。

深度学习缺陷检出

使用深度学习像素分割算法实现的缺陷检出和有无检查。

深度像素分割字符识别

基于深度学习像素分割算法实现的字符识别，适用于识别一些大致水平的并且间距比较大的字符。

深度学习图像增强（分割）

基于深度学习像素分割算法实现的图像增强，输出标签图、概率图等

深度学习目标定位

基于深度学习目标定位算法实现的物体定位模块

深度学习部件缺失和多余检查

基于深度学习目标定位算法实现的物体定位、并对目标数量判断。

深度目标定位字符识别

基于深度学习目标定位算法实现的字符识别

深度学习图像增强（定位）

于深度学习目标定位算法实现的图像增强，输出标签图、概率图等。

无需调整参数

可实现智能参数自适应，免去了耗时耗力的调参工作

无需登录字体库

传统的算法识别，需要登录每个字符的模型，以保证字符的准确识别，VisionBank AI的深度通用字符识别功能模块则可轻松免去这一步操作

无需深度学习训练

只需拖拉一个模块即可实现字符的直接识别

多字符类型识别

可对数字、字母（大小写）、符号、汉字、日语等多种字符类型完成一步识别；

全场景兼容

兼容各种复杂的应用场景，可对快消、零售、医药、机械制造等所有行业中涉及包装编码检测的场景提质增效。

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