讓機器長出眼睛，給設備賦予思想。近年來，機器視覺和智能算法在各行各業都得到了廣泛的應用，尤其是在生產領域中。將機器視覺和智能算法融合，通過智能系統來提高生產效率和質量，降低人員作業強度或者完全替代人工的人工智能技術，受到不少企業青睞。
普羅格秉承“用物流科技打造科技物流”的理念，采用自研視覺算法，結合十多年的物流行業經驗，針對家具制造業面臨的普遍痛點研發出智能板材數量檢測系統，以提高家具生產的效率和質量。
普羅格智能板材數量檢測系統，采用?主研發的視覺算法，可以快速、準確地計算出?批板材的數量。只需要將?批?板放在機械臂的攝像頭前?，系統就能?動識別并計數，??節省了??和時間。該系統的?作原理是利?視覺算法識別?板的特征，然后將這些特征轉化為數字。這個過程完全?動化，?需???預，準確率?達99.99%。
?精度和準確性：智能檢測系統利?先進的視覺算法，能夠以?精度和準確性完成?板的檢測和計數。這遠遠超過了傳統??計數的?平，減少了?為誤差。
實時性和效率：智能系統能夠在實時?產環境中迅速處理?量圖像數據，提?了計數的速度和效率。這對于要求?產能和快速?產的?產線尤為重要。
適應性強：智能系統可以適應不同類型和形狀的?板，具有較強的適應性。這使得系統能夠在復雜的?產環境中表現出?。
降低??成本：引?智能系統不僅提?了計數的準確性，還降低了對??勞動?的需求，從?降低了??成本，釋放了?員?于更?級的管理任務。
通過引?智能計數系統，?板?產線能夠更好地應對計數任務的挑戰，提?了?產效率，降低了成本，并為整個?產流程提供了更可靠的數據?持。
UPAI是基于普羅格開發的視覺算法庫，覆蓋了DeepLabv3+,U-Net, ICNet，PSPNet等主流的分割模型。通過統?的配置，幫助?戶更便捷地完成從訓練到部署的全流程圖像分割應?；基于普羅格視覺技術的實際項目經驗，內置10+種數據增強策略，可結合實際業務場景進?定制組合，提升模型泛化能?和魯棒性。再通過模塊化的設計，開發者可以結合預訓練模型和可調節的???絡，訓練滿?不同性能和精度的要求的分割模型；最后通過不同的損失函數如Dice Loss, BCE Loss等組合?式可以強化??標和不均衡樣本場景下的分割精度。
總體??，智能技術在板材數量檢測中的應?不僅提?了?產效率，還為板材加??業帶來了更多的機遇和發展空間。隨著??智能技術的不斷進步，智能檢測系統在板材?產領域的應?將進?步發展。
未來，我們可以期待更智能化、更靈活的系統，以滿?不斷變化的?產需求。通過不斷創新和引?先進技術，我們有望?證?產領域的數字化轉型取得更?的成功。
