工业视觉检测一体化解决方案
半云工业视觉解决方案，旨在用检测平台代替人眼来做测量和判断，使工业企业的任何用户可以在没有技术人员干预的条件下，便捷的使用全球领先的深度学习计算机视觉技术，进行焊缝、PCB、电池、电力、钢带、印刷品、菲林片等领域的外观缺陷检测。
产品优势
自研核心算法
半云科技自主研发设计了多维空间高速卷积神经网络AI视觉检测算法，实现缺陷检测等缺陷检测；实现变电站刀闸检测等智能实时视觉分析检测，最高检测速度<=80ms，最小检测精度5um
强大的缺陷分类
缺陷标注简单：平台实现标注可视化，终端用户可直接标注。 缺陷分类灵活：缺陷分类可编辑，适用于不同用户不同需求。
灵活的软件适应性
支持多种成像系统：支持多种采集卡、相机（2D相机、3D相机）、图像类型
完备的信息追溯
强缺陷信息可追溯：检测过程中的图像及缺陷信息可保存 检测日志可追溯：检测过程中的操作、通信等日志信息可保存 检测过程可再现：可再现检测时的处理过程，便于发现问题
支持多技术结合
传统机器视觉有其固有优势，平台支持传统机器视觉技术 与深度学习解决方案结合，实现互补，解决复杂场景下的缺陷自动检测。
总体框架
架构介绍
全链路打通数据采集、标注、训练和部署环境，通过深度机器学习和多维空间高速卷积神经网络AI视觉检测算法，自动识别图像中的瑕疵或故障，以达到大幅节省人力，提高产品生产效率及精度稳定性的效果。
核心功能
缺陷标注
高度的产品化设计，使得最终用户在不需要技术人员的干预下，在不用改变代码的条件下，可使用Bysight标注工具对图像上的缺陷部分进行标注。
图像比对
学习正确图片与缺陷图片中的差异点，分析差异点，检测出缺陷
自动推荐标注缺陷
缺陷标注工作量大，且耗时耗力，通过半云自主研发多维空间高速卷积神经网络AI视觉检测算法，通过正确图像与缺陷图片比对后，可做到自动推荐标注区域，大大减少使用者在标注时耗费的时间。
图像分析
运用图片批处理分析技术，将图像一次性打包进行检测分析，提高检测分析效率。比起单处理技术，可以乘多倍的速度处理图片，从而在高速生产线上检测图片时无瓶颈
图像检测
平台融合深度学习与opencv技术，基于tensorflow等多种框架实现工业视觉图像检测，检测出图像上各种缺陷的位置大小和形状，并对其进行分析，判断其是否合格。
应用场景
