近日，梅卡曼德對AI視覺軟體Mech-DLK進行了重磅升級。全新升級的Mech-DLK內建快速定位、目標檢測、缺陷分割、實例分割、圖像分類五大深度學習算法，功能更豐富，易用性更強。支援客戶完成“端到端”高精度深度學習模型訓練，高效解決定位、檢測等工業場景中的複雜應用。
目前，Mech-DLK已廣泛應用於汽車、物流、重工、3C/半導體等眾多領域，助力客戶提升生產效率、產品良率，降低產線用工成本。
Mech-DLK功能&優勢
01 Mech-DLK 五大深度學習算法
- 快速定位：檢測圖像目標區域中的物體，並旋轉圖像至指定朝向
- 目標檢測：檢測所有目標物體的位置，並支援類別判斷
- 缺陷分割：用於檢測各類缺陷，支援缺陷小、背景複雜、工件位置不固定等複雜情況
- 實例分割：從大量堆積物體中識別指定物體，精確提取物體輪廓，指定物體類別
- 圖像分類：可區分工件正反、朝向、缺陷種類，判斷物體是否缺失、排列是否整齊
02 Mech-DLK 核心優勢
推理速度快，模型精度高，一站式部署
- 基於自研先進算法，Mech-DLK推理速度更快，模型平均推理時間比行業同類軟體快40%，滿足產線高速生產需求
- 訓練收斂更快，支援模型驗證，深度學習模型準確度更高，幫助客戶更好把控產品質量
- Mech-DLK整合了深度學習模型訓練全流程，用戶透過簡單操作即可快速構建深度學習模型訓練、驗證、部署全流程
簡單易用，效率持續提升
- 圖形化、引導式界面，功能完善且操作便捷，用戶無需專業技能即可完成多種深度學習應用訓練部署
- 提供智能標註、印章標註等一系列簡單易用的標註工具，大幅提升標註效率。支援多個任務排隊訓練，提升模型訓練效率
全新自由級聯模式
全新級聯模式，支援用戶自由組合算法模組 ，一站式解決複雜場景下的深度學習問題，僅需簡單的標註訓練即可完成“端到端”的結果檢出。
開放易用，部署靈活
Mech-Vision機器視覺軟體可直接調用Mech-DLK訓練所得的深度學習模型包。同時，Mech-DLK也提供C、C++、C#等不同語言的SDK、示例代碼及開發文檔，便於客戶透過二次開發快速部署各類深度學習應用，為終端客戶更便捷、更快速地交付各類複雜機器人應用。
Mech-DLK應用&案例
01 Mech-DLK 典型應用場景
堆疊物體識別：在亂序堆疊等複雜工況下對各類物體精準識別，大幅提升抓取成功率。
缺陷分類：精準區分缺陷類型，提高產品整體質量，優化生產過程。
外觀缺陷檢測：精準檢測產品表面的瑕疵、裂紋、刮痕等質量問題，確保產品質量符合生產標準。
工藝質量確認：檢測焊接/裝配等環節漏焊、裝反等問題，保障工藝質量。
OCR：高精度識別字符，精準輸出識別結果以供後續使用。可應用於金屬鑄造件字符檢測、輪胎DOT識別、VIN碼識別等場景。
02 Mech-DLK 應用實例
3D視覺引導傳動軸抓取上料
- Mech-DLK內建先進深度學習算法，可對緊密貼合的傳動軸生成深度學習模型，大幅提升傳動軸識別成功率和深框抓取清框率
- Mech-DLK推理速度快，一站式部署便捷高效，實現複雜上下料場景的快速落地
- 遠距離Mech-Eye LSR L工業級雷射3D相機，可對表面高亮反光的傳動軸生成高質量3D點雲數據，視野滿足深框抓取需求
連接器外觀缺陷檢測
- Mech-DLK深度學習軟體，缺陷分割模組進行高準確度深度學習模型訓練；支援多圖像、多模型並行檢測，大幅提高檢測效率。
- Mech-DLK內建先進深度學習算法，支援不同顏色、不同材質（如：鐵殼、塑膠殼等）的產品快速換型生產。
- Mech-Vision支援迅速部署缺陷檢測工程和結果顯示頁面，對檢測結果進行即時反饋，部署高效便捷。快速完成刮痕、壓傷、雜質、異色、針腳變形/移位/漏插等缺陷檢測。
梅卡曼德深耕AI+3D視覺技術，堅持與夥伴長期共贏，共同推動各類機器人應用在工業場景中規模化落地。目前，梅卡曼德已在全球實現3000+案例落地，產品性能、穩定性、工藝通用性皆滿足企業生產需求，幫助眾多行業實現了高效、高質量生產。全文詳見梅卡曼德微信公眾號
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