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在产品质量外观检测的世界里，人眼只能辨别那些大于0.5毫米大小的瑕疵，还伴着巨大的误判风险。传统的机器视觉检测在图像处理和瑕疵定位等方面也有所欠缺，导致瑕疵检测的准确率低，性能不稳定，而且对于流水线实现智能自动检测非常有难度。

HxGN Visual Detection（以下简称HxGN ViD）

是海克斯康基于人工智能技术自主研发，适用于工业制造质量检测的深度学习智能缺陷检测平台，广泛适用于3C电子、锂电池、光伏、新能源汽车、航空航天等行业的工业制造过程中的缺陷检测需求。本期直播，海克斯康技术专家针对缺陷样本数量较少的场景，为大家带来高效的缺陷检测方案，攻克缺陷样本缺失难题。

直播预告

3月20日（周三）14点

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HxGN ViD 缺陷检测软件产品新特性

• Golden Sample 黄金样本检测

• 自动样本均衡

• 自动数据增强，缺陷仿真

• 训练推理性能优化

新版本攻克缺陷样本缺失难题

NG样本短缺，或者NG样本形态单一的情况会引起各种漏检与过杀。HxGN ViD提供了一个简单易用的缺陷生成、数据增强的界面化工具，有效提高模型的准确率。HxGN ViD新版本攻克缺陷样本缺失难题，在缺陷样本数量较少的场景下依然可以进行缺陷检测。

应用案例及解决方案

模型多样化，适用于不同应用场景；瑕疵检测融合尺寸检测且高效精准；输出结果可量化处理；引导式界面设计，简单易上手。直播过程中，专家将辅以行业实操案例，沉浸式讲解软件应用。

• 锂电、半导体等行业缺陷检测项目痛点案例

• 少量缺陷样本场景案例以及解决方案

• 0缺陷样本场景案例以及解决方案

专家介绍

李铖

海克斯康前沿技术AI专家

英国肯特大学博士

HxGN Visual Detection 软件负责人、AOI非标项目PMO软件负责人、人工智能工业软件应用专家。

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（海克斯康制造智能）

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