目前?，敚ˋLFA)的產(chǎn)品主要有人工智能軟件平臺和硬件全解決方案。我們的人工智能缺陷檢測軟件?，敚ˋLFA)既可以獨立使用，也可以嵌入任何軟件和設備中，同時支持客戶自己的二次開發(fā)和任意API調(diào)用；硬件解決方案包括手機整機外觀多面檢測設備COI，MLCC電容檢測設備，TAS紡織印染檢測設備等各領(lǐng)域的缺陷檢測設備，可以為各行各業(yè)的企業(yè)解決缺陷檢測難題。

所有產(chǎn)品在Zui終呈現(xiàn)到消費者面前之前都需要進行外觀缺陷檢測，越復雜的東西檢測的次數(shù)越多，例如一部手機從零部件到整機中間可能經(jīng)歷了幾百不同過程的外觀缺陷檢測，缺陷檢測已經(jīng)成為整個加工過程中Zui消耗人力，也是企業(yè)花費成本Zui大的一部分。

軟件功能：

       定位

      定位的主要作用是在完整的圖像中找到特定要檢測物體的具體位置，方便后續(xù)識別、缺陷檢測、

       分類等功能實現(xiàn)。

       識別

      識別的主要作用是根據(jù)特征點的特性，先對已知特征點進行標識，然后在未知的圖像上根據(jù)特征

點的標識，識別物體。與定位Zui大的不同是定位可以根據(jù)有序的特征點組合成模型，識別則特征點是

無序的，一般不能創(chuàng)建模型，也不需要創(chuàng)建模型。

      異常和缺陷檢測模塊

      1、非監(jiān)督模式

     非監(jiān)督模式主要用于找到外觀與好樣品明顯不一樣的異常。紅色工具學習好的樣品的圖像，而且

只學習好的樣品圖像，因此它就能找到與學過的正常樣品外觀不同的異常。

      2、 監(jiān)督模式

      監(jiān)督模式主要用于找到外觀與壞的樣品明顯一樣的缺陷和異常。監(jiān)督模式既學習好的也學習壞的

樣品的圖像，因此它能夠找到與壞的樣品同一位置一樣的缺陷和異常。

      兩種模式混合

      兩種模式優(yōu)劣對比：

      籠統(tǒng)地概括，非監(jiān)督模式是對比好的樣品，監(jiān)督模式主要是對比壞的樣品。

由于這兩種模式在性能和需求方面是相當互補的，它們經(jīng)常結(jié)合使用：一個非監(jiān)督模式的紅色工

具首先用于過濾視覺異常，一個或多個后續(xù)的非監(jiān)督模式的工具用于找到特定的和視覺上難以識別的

缺陷，比如劃痕、低對比度的污漬或紋理的變化。