ALFA 提供了一款基于工业图像分析的深度学习软件。ALFA Suite基于先进的机器学习算法，是一款优化可靠的可现场测试的软件解决方案。它可以完成检测与分类的编程中不可能完成的挑战。这为不少具有挑战性的机器视觉应用提供了一个强大、灵活的且明确的解决方案。
利用ALFA缺陷检测模块工具的管理模式和ALFA分类模块的自动化检测与分类，将会使气缸外观缺陷检测变得非常简单。
首先需要收集大量的气缸套在生产过程中可能产生的砂眼、疏松、碰伤、花缸、亮斑、锈蚀划痕、托板磨痕等外观缺陷图片，检测图片做为学习样本库，其中包括正常品和残次品，每种残次品的检测图片至少包含一组以上。样本库中的样本越多，学习效果越好，后续的检测也会越准确。
接下来ALFA软件通过图片样本库进行训练学习，并产生检测的参照模型，这个学习过程只需要不到10分钟，具体学习取决于电脑的硬件配置。
*后把系统训练后的文档放置在工共机上，并连接采用进口工业相机快速获取产品图像，通过图像识别、分析和计算，输出当前气缸套和标准的产品是否一致，并输出OK、NG信号，用于控制NG品的剔除。
系统可以自动完成被检产品与相机获取图像同步； 自动完成气缸套和标准结构的匹配判断功能； 自动完成样品数--据保存功能； 对产品图像进行自动存储，可进行历史查询， *多保存容量为100万条供查询； 自动统计检测总数、缺陷总数、缺陷类型等信息； 系统有自学习功能，且学习过程操作简单。 |
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