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    3. DeepVision(深視創新)總部研發中心源自于美國密蘇里大學與深圳南山。是國家級人工智能高新技術公司企業。開發了國內最早商業化的深度學習瑕疵視覺檢測平臺。 公司擁有深度學習底層、應用層技術研發能力與知識產權專利,致力于用深度學習技術為工業制造企業提供瑕疵視覺檢測技術解決方案。專注于“醫藥生產、鋰電光伏、磁性材料”細分行業解決方案。
      自成立以來,深視創新已為200余家高端制造企業提供可以完全替代人工質檢的技術服務與解決方案。其中包括:阿斯利康、拜耳、麗珠、國藥、孚能、富士康、立訊精密、美的電器、海天磁業、中鋼天源、航天磁電、TDK……等國內外知名企業。
      深視創新是一家年輕的高學歷、高技術人才公司。核心技術團隊由兩位海歸博士生導師與眾多年輕博士、碩士組成。目前公司以深圳為研發中心,業務與服務布局華南(深圳)、華東(蘇州)。
      團隊架構
      榮譽資質
      • 國家級高新技術企業
        華南機器視覺聯盟理事單位
      • 深圳市高新技術企業
        深視創新AI技術研究基地
      • 廣東省多媒體信息服務工程技術研究中心
        南方科技大學AI博士研究基地
      • 蘇州智能制造研究院戰略合作單位
        長三角(蘇州)機器視覺產業創新聯盟會員
      研究成果
      快速深度學習技術,不影響準確率的前提下,在速度方面大幅提升,具有高效率、低成本、規?;膬瀯?;我們在AI深度學習芯片的技術突破,讓客戶使用深度學習技術的成本再次大幅降低;預 備在近期往AI集成化、產品微縮化方面推出新產品。
      • 工業視覺重復紋理快速匹配與定位方法

      • 基于視覺的無缺陷樣本深度學習網絡訓練方法

      • 柔性電路板的自適應缺陷檢測方法

      • 基于深度學習自動判別同類異類產品方法

      • 快速通用型roi匹配方法

      • 基于深度學習網絡的快速OCR識別方法

      • 玻璃缺陷視覺檢測算法

      • 基于標注的形狀匹配算法

      • 模板缺陷檢測方法

      • 基于深度學習的聯合多個通道產品缺陷分類方法

      • 基于深度神經網絡熱度圖預測的缺陷檢測方法

      • 應對樣本標注錯誤的魯棒深度神經網絡學習方法

      • 一種基于決策樹自動判別真實缺陷與過殺方法

      • 海量圖片標注方法

      • 攝像頭模組缺陷檢測方法

      其他部分自研技術和系統
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