傳統的金相檢測所面臨的問題
傳統金相檢測效率低
● 傳統金相檢驗效率低
● 現有業內軟件檢測項目少
● 人工識別的人為因素影響大
● 拍照者的設備和操作習慣不同,造成圖像差異大
● 只能分析特征點,由于操作者經驗問題容易遺漏
● 操作者經驗積累時間長、學習困難
● 客戶樣品工藝不同,關注點不同
評級依靠人為經驗,復雜難入門
● 大部分檢驗項目評判主要靠人員多年的檢測經驗,多數環節都需要專家參與
● 金相檢驗入門門檻高,普通檢驗人員對疑難組織認識度低,需要多年的經驗積累和培養
人員效率低,標準難統一
● 復雜的評級需要大量的圖片比照和計算,評級計算量大且耗時
● 不同的檢驗人員,對同類樣品的評測標準不統一,受主觀意識影響大
AI金相分析平臺介紹
平臺硬件介紹
專家型智能是下一代AI發展的必然趨勢,代表智能革命的未來。匯鴻相關算法研究走在國際前列,并且已在產業應用中發揮良好效果,形成生產力轉化。
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● 利用人工智能顯微組織分析檢測系統自動化識別材料顯微組織結構及分析
● 降低人員勞動強度,材料檢測效率提升5倍
● 定性分類準確率>99%
● 降低主觀性影響,提升材料檢驗的一致性
● 構建顯微材料工作數據化管理及分析能力,提升產品競爭力,推進行業創新發展
評級客觀一致,優化人員效率
● 降低主觀影響,使評級客觀一致
● 降低金相檢驗人員入門門檻,減少人才培養成本
● 人工智能檢驗高效、迅捷,提升工作效率
助力企業智慧化建設
● 減少人才培養所需時間,大幅降低人員成本
● 人工智能檢驗高效、統一,有利于生產工藝改善,提升產品質量
● 助力企業構建智能化檢測檢驗流程,提升企業形象