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            產品簡介

            數之聯ADC,是基于自主研發的AI分析引擎提供的產品缺陷檢測與分類系統,能夠全鏈路打通數據采集、標注、訓練和部署環境,通過深度學習和圖像處理算法,自動識別產品缺陷和完成缺陷分類。


            數之聯ADC入選四川省經信廳2021年度省級服務型制造示范平臺、由市經信局組織、省級相關部門編制的2020年度《四川省名優產品推廣應用目錄》,還獲得了華為技術認證證書。


            其應用案例還入選機器之心2021年度2021 最具創新價值落地案例、DT大數據產業創新研究院2019年度中國大數據應用最佳實踐案例。

            AI-ADC?自動缺陷檢測與分類系統

            服務行業

            半導體顯示

            PCB

            封測

            PCBA

            假點過濾

            缺陷細分

            等級判定

            虛擬站點

            導入工廠數

            20 +

            每年判圖量

            1,000,000,000   +

            為客戶帶來收益

            200,000,000  +

            產品能力

            SMT

            新能源

            汽車制造

            樣本迭代系統更“好”的老師

            提供一種基于大數據的樣本管理方法,對上百T容量的樣本進行管理和樣本打標。

            AI學習系統更“棒”的學生

            基于數之聯自研的深度視覺處理引擎iDeepViewer,實現圖像缺陷檢測的智慧化建模,不斷更新缺陷類型,用智能化方式提高生產效率,及時發現異常,提升良率。讓AI成為更“棒”的學生為企業開展智能制造、良率控制、成本控制、產能升級提供有力支撐。

            AI預測系統更“準”的結果

            用人工智能代替傳統人工判定,系統自動對缺陷圖像進行檢測,對缺陷類型進行判定,并標注缺陷的位置、
            大小等信息,快速完成產品缺陷檢測、識別和分類,節省人力成本,達到更“準”的結果。 可以輔助人工復判,并對生產批次(lot)、面板(glass)、缺陷(defect)進行輔助判級。

            智能應用系統更“大”的價值

            能實時對生產情況、工藝情況、設備檢測狀態進行自動監控,異常事件及時告警,系統架構滿足先進性、易用性、可擴展性、易維護性設計要求,能發揮更“大”的價值。

            核心優勢

            國內最大的ADC產品與解決方案提供商

            工業細分行業最大的AI算法庫,最全的預訓練模型,兼顧推理速度+效果


            面板



            市占率70%

            ADC導入20家工廠

            部署超500個模型

            技術制程(A-SI、LTPS、IGZO、OLED)最全

            場景(Array、EVEN、CF、EAC等)覆蓋最多


            PCB




            首家平臺級(中心端)方案

            業內首家實現AOI假點過濾AI廠商

            首家全覆蓋AOI/AVI/VRS/拍照機



            封測




            半導體封測首家實現AOI ADC廠商

            首家平臺級(中心端)廠商


            產品價值

            在線檢測速度毫秒級,準確率大幅提升



            極大提升判片速度,較人工速度快5-10倍,

            準確率優于平均人員


            一鍵不良統計,助力不良分析

            實時監控不良,及時警報


            降低硬件資源投入



            以虛擬站點的形式與MES、DFS等系統對接,

            實現生產過程的Track In/Track Out等


            人力釋放20%-80%

            節省人工成本


            成功案例


            jiantou

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