梅卡曼德对AI视觉软件Mech-DLK进行重磅升级
近日，梅卡曼德对ai视觉软件mech-dlk进行了重磅升级。全新升级的mech-dlk内置快速定位、目标检测、缺陷分割、实例分割、图像分类五大深度学习算法，功能更丰富，易用性更强。支持集成商伙伴“端到端”地完成高精度深度学习模型训练，高效解决定位、质检等工业场景中的复杂应用。
目前，mech-dlk已广泛应用于汽车、物流、重工、3c/半导体等众多领域，助力客户提升生产效率、产品良率，降低产线用工成本。
mech-dlk功能&优势
01 mech-dlk五大深度学习算法
快速定位：检测图像目标区域中的物体，并旋转图像至指定朝向。
目标检测：检测所有目标物体的位置，并支持类别判断。
缺陷分割：用于检出各类缺陷，支持缺陷微小、背景复杂、工件位置不固定等复杂情况。
实例分割：从大量堆积物体中识别指定物体，精确提取物体轮廓，指定物体类别。
图像分类：可区分工件正反、朝向、缺陷种类，判断物体是否缺失、排列是否整齐。
02 mech-dlk核心优势推理速度快，模型精度高，一站式部署
基于自研先进算法，mech-dlk推理速度更快，模型平均推理时间比行业同类软件快40%，满足产线高速生产需求。
训练收敛更快，支持模型验证，深度学习模型准确度更高，帮助客户更好把控产品质量。
mech-dlk整合了深度学习模型训练全流程，用户通过简单操作即可快速构建深度学习模型训练、验证、部署全流程。
简单易用，效率持续提升
印章标注工具
图形化、引导式界面，功能完善且操作便捷，用户无需专业技能即可完成多种深度学习应用训练部署。
提供智能标注、印章标注等一系列简单易用的标注工具，大幅提升标注效率。支持多个任务排队训练，提升模型训练效率。
全新自由级联模式
全新级联模式，支持用户自由组合算法模块 ，一站式解决复杂场景下的深度学习问题，仅需简单的标注训练即可完成“端到端”的结果检出。 开放易用，部署灵活mech-vision机器视觉软件可直接调用mech-dlk训练所得的深度学习模型包。同时，mech-dlk也提供c、c++、c#等不同语言的sdk、示例代码及开发文档，便于集成商伙伴通过二次开发快速部署各类深度学习应用，为终端客户更便捷、更快速地交付各类复杂机器人应用。 mech-dlk应用&案例 01 mech-dlk典型应用场景
乱序堆叠的链轨节精准识别
堆叠物体识别：在乱
序堆叠等复杂工况下对各类物体精准识别，大幅提升抓取成功率。
摄像头模组各类缺陷检测结果
缺陷分类：精准区分缺陷类型，提高产品整体质量，优化生产过程。
锂电池极耳缺陷检测结果
外观缺陷检测：精准检测产品表面的瑕疵、裂纹、划痕等质量问题，确保产品质量符合生产标准。
金属工件正反识别
工艺质量确认：检测焊接/装配等环节漏焊、装反等问题，保障工艺质量。
高精度字符识别
ocr：高精度识别字符，精准输出识别结果以供后续使用。可应用于金属铸造件字符检测、轮胎dot识别、vin码识别等场景。
02 mech-dlk应用实例3d视觉引导传动轴抓取上料
精准实例分割
mech-dlk内置先进深度学习算法，可对紧密贴合的传动轴生成高鲁棒性深度学习模型，大幅提升传动轴识别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，实现复杂上下料场景的快速落地。
远距离mech-eye lsr l工业级激光3d相机，可对表面高亮反光的传动轴生成高质量3d点云数据，视野满足深框抓取需求。
连接器外观缺陷检测
连接器缺陷检测结果
mech-dlk深度学习软件，缺陷分割模块进行高准确度深度学习模型训练；支持多图像、多模型并行检测，大幅提高检测效率。
mech-dlk内置先进深度学习算法，支持不同颜色、不同材质（如：铁壳、塑壳等）的产品快速换型生产。
mech-vision支持迅速部署缺陷检测工程和结果显示页面，对检测结果进行实时反馈，部署高效便捷。快速完成划痕、压伤、杂质、异色、针脚变形/移位/漏插等缺陷检测。
梅卡曼德深耕ai+3d视觉技术，坚持与集成商伙伴长期共赢，共同推动各类机器人应用在工业场景中规模化落地。目前，梅卡曼德已在全球实现3000+案例落地，产品性能、稳定性、工艺通用性皆满足企业生产需求，帮助众多行业实现了高效、高质量生产。
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快速定位：检测图像目标区域中的物体，并旋转图像至指定朝向。
目标检测：检测所有目标物体的位置，并支持类别判断。
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实例分割：从大量堆积物体中识别指定物体，精确提取物体轮廓，指定物体类别。
图像分类：可区分工件正反、朝向、缺陷种类，判断物体是否缺失、排列是否整齐。
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序堆叠等复杂工况下对各类物体精准识别，大幅提升抓取成功率。
摄像头模组各类缺陷检测结果
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外观缺陷检测：精准检测产品表面的瑕疵、裂纹、划痕等质量问题，确保产品质量符合生产标准。
金属工件正反识别
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高精度字符识别
ocr：高精度识别字符，精准输出识别结果以供后续使用。可应用于金属铸造件字符检测、轮胎dot识别、vin码识别等场景。
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连接器缺陷检测结果
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