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1、過去主要依靠人工肉眼識別、個人經(jīng)驗依賴性高、漏檢率高；

2、采用紙質(zhì)記錄缺陷檢查結(jié)果、傳遞效率低，影響缺陷確認及修復效率，無法提供有效的全生命周期分析及質(zhì)量改進支持。

在邊緣側(cè)基于圖像處理結(jié)果,結(jié)合深度學習算法，實現(xiàn)質(zhì)量識別和質(zhì)量預測算法，通過算法的自我更新及工藝的自我提升，實現(xiàn)產(chǎn)品流水線生產(chǎn)流程的質(zhì)量提升， 將工人從重復性勞動中解放出來，去除人工參與，解決人工目檢存在的易漏檢、效率低等問題。