阿丘科技文章

• 方便面面餅外觀檢測：精準識別0.5mm²細微缺陷2024-12-12 17:35

  

  在上篇文章中，我們了解了食品行業在外觀缺陷檢測時的現有難點，并分享了阿丘科技對鵪鶉蛋進行外觀缺陷檢測時的典型場景案例，詳細內容可查看《鵪鶉蛋的外觀缺陷檢測是怎么做的？》。本文作為食品行業的另一篇內容，將圍繞方便面面餅外觀檢測這一典型案例展開講述

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• 工業AI視覺檢測項目實施第四步：工廠驗收2024-12-09 16:56

  

  在當今智能制造的洪流中，AI視覺檢測技術憑借高效與精準，已躍升為提高產品質量和生產效率的關鍵利器。為了助力從業者更好地理解和實施AI視覺檢測項目，阿丘科技「AI干貨補給站」特別推出了《工業AI視覺檢測項目入門指南》系列文章。該系列文章將AI視覺檢測項目的實施過程細分為制定計劃、數據收集、模型構建以及工廠驗收四個階段，旨在通過分享各階段的實施經驗與注意事項，為

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• 鵪鶉蛋的外觀缺陷檢測是怎么做的？2024-12-06 01:04

  

  隨著全球經濟的發展和生活水平的提升，食品安全與品質成為了消費者關注的焦點。作為國民經濟的重要組成部分，食品行業的市場規模持續擴大，預計未來幾年內仍將繼續保持增長態勢。在此背景下，食品包裝不僅扮演著保護食品品質的角色，還直接左右著消費者的購買決策。為應對日益嚴格的食品安全法規和不斷變化的市場需求，食品生產及包裝行業正朝著環保、智能化、個性化方向發展。AI視覺檢

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• 直播報名丨AIGC技術在工業視覺領域的應用2024-12-03 01:04

  

  隨著AIGC技術的不斷發展，越來越多生成式AI正在逐漸改變我們的生活和工作，從創意設計到內容創作，從醫療到金融，應用場景不斷拓展。同樣，在工業視覺領域也不乏AIGC技術的身影，為了讓大家深入了解這一前沿趨勢，阿丘科技特別籌備了此次課程，和大家一起暢聊AIGC技術在工業視覺領域的精彩應用，共同見證工業視覺的革新之旅。課程介紹本次直播將聚焦于“AIGC技術在工業

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• 汽車行業AI視覺檢測（下）：創新驅動品質提升2024-11-30 01:04

  

  在上篇文章中，我們了解了汽車行業進行視覺檢測的現有難點，以及升級AI的困局，并且利用差速器螺栓涂膠質量檢測與發動機裝配檢測這兩個典型場景案例，展開詳細介紹，可查看看《汽車行業AI視覺檢測（上）》。本文作為汽車行業AI視覺檢測的下篇內容，將圍繞發動機缸體外觀檢測、電機定子外觀檢測兩個典型案例展開。01發動機缸體外觀檢測發動機缸體是發動機的核心部件之一，它構成了

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• AI干貨補給站04 | 工業AI視覺檢測項目實施第三步：模型構建2024-11-29 01:04

  

  在當今智能制造的浪潮中，AI視覺檢測技術憑借其高效、精準的特性，已然成為提升產品質量和生產效率的重要工具。為了助力從業者更好地理解和實施AI視覺檢測項目，阿丘科技「AI干貨補給站」特別推出了《工業AI視覺檢測項目入門指南》系列文章。該系列文章將AI視覺檢測項目的實施過程細分為制定計劃、數據收集、模型構建以及工廠驗收四個階段，旨在通過分享各階段的實施經驗與注意

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• 汽車行業AI視覺檢測（上）：創新驅動品質提升2024-11-27 01:03

  

  作為資金和技術雙重密集型的現代化產業，汽車行業歷經百余載的發展，已漸漸構筑起一條宏偉的產業鏈，成為世界上最大規模和最高產值的產業之一。數據顯示，2023年，我國汽車產業以年產3016.1萬輛、銷售3009.4萬輛的輝煌成績，連續15年穩坐全球汽車產業的頭把交椅，彰顯出強大的產業實力和蓬勃的發展活力。汽車行業不僅是國民經濟的重要驅動力，更是人們出行方式不斷進化

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• 直播報名丨第4講：AI檢測系統落地工具詳解2024-11-23 01:05

  

  阿丘工業AI學堂上線“AI檢測系統開發實戰”系列課程，全面涵蓋AI檢測系統開發從理論到實踐、從算法選擇到系統落地的各個關鍵環節，助力您快速了解AI檢測系統開發全流程，掌握項目開發中各環節關鍵點，提升AI檢測實戰技能，實現職業發展的新跨越。本系列課程共分為4講：第1講AI檢測系統開發流程概述第2講熱門AI檢測案例解析第3講如何選擇合適的算法模塊第4講AI檢測系

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• AI干貨補給站03 | 工業AI視覺檢測項目實施第二步：數據收集2024-11-22 01:06

  

  阿丘科技「AI干貨補給站」推出系列文章——《工業AI視覺檢測項目入門指南》，這一系列內容將AI視覺檢測項目的實施分為四個階段：制定計劃、數據收集、模型構建以及工廠驗收，分別闡述各階段的實施經驗以及注意事項，為從業者提供知識積累，推動AI視覺應用的穩健落地。本期亮點預告在現代制造業中，深度學習正逐漸成為推動智能化轉型的重要力量。特別是在視覺檢測領域，深度學習技

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• CPU推理：AI算力配置新范式2024-11-21 01:03

  

  在當前的人工智能領域，尤其是涉及到深度學習的推理階段，行業普遍認為GPU是唯一的選擇。然而，GPU的成本相對較高，且對于某些特定的應用場景，其高昂的價格和較高的能耗成為了一大負擔。相比之下，CPU作為一種性價比極高的推理硬件，逐漸進入了人們的視野，尤其是在對結果準確度有較高要求且需要考慮成本效益的行業中，如制造業、圖像處理與分析等。經過數年的內部研究，阿丘科

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