CorteX

AI小样本深度学习 & AI推理系统

小样本高效学习，快速训练AI模型

AI模型标注、AI模型训练、阈值调优、产线数据管理四大核心功能全面支持AI模型开发与全流程管理

直观易用的拖拽式操作界面，轻松完成AI模型开发

只需5个样本量即可进行模型训练

支持最高5000万像素的高分辨率图像处理，精准捕捉细微缺陷

高速推理

100MP/s的推理速度，可快速输出OK/NG判定结果

每分钟最高检测1200件产品，满足高速产线在线检测需求

AI 模型支持颜色换型

强大的集成与兼容能力

支持与各类主流PLC系统无缝对接，并提供稳定可靠的触发信号交互能力，满足不同产线的自动化集成需求

相机选型灵活择优：支持GigE工业相机灵活选配，适配多样化应用场景

开放SDK接口：提供SDK开发工具包，支持第三方合作伙伴开发定制化软件扩展功

支持规模化部署的集中式管理系统

在不停线的前提下实现AI模型管理与持续优化

依托 CorteX 可扩展架构，实现AI模型跨产线、跨区域快速部署与规模化应用

集中管理AI模型训练数据与标注信息

在正式部署至产线前，提前模拟检测结果并评估其对产品良率的影响，为模型优化与上线决策提供数据支持

优化质检标准，提升产品良率

基于六项可调节的缺陷属性，快速调整质量判定阈值，实现更灵活、精准的缺陷判定

在AI模型正式部署至生产线前，通过可视化分析提前评估模型对产品良率的影响，为模型调优与上线决策提供数据支持

引入独立于OK/NG的LIMIT判定机制，可根据预设阈值自动筛选需进一步复检的产品

不仅是缺陷检测，我们还提供一站式检测服务，包括：

检测

分类

计数

阈值

定位

测量

深度

条形码

我们的优势

传统规则视觉

其他AI/深度学习系统

UnitX CorteX

投入成本

工程师需要针对不同缺陷及零件类型，逐一开发复杂的定制化检测规则

需要训练上百张图像

直观易用的模型训练界面，只需5张图像即可快速开启模型训练，无需AI专业经验，可快速适配新产品及新缺陷类型。

检测准确率

适用于缺陷特征明确、检测环境稳定的场景，面对复杂缺陷及环境时，漏误判风险高

对工件位置及方向变化的适应能力有限，容易影响检测准确性，部分场景需借助额外的定位机构确保检测稳定性

对于形状、尺寸、位置和外观表现存在较大变化的复杂缺陷，系统仍可实现准确识别，并能够自动校正工件位置变化对检测结果的影响

良率优化

依赖人工调整质量判定标准，难以量化其对良率的影响，容易将良品误判为不良品，造成不必要的损失

可针对不同缺陷的多维度特征，灵活调整质量判定标准，并在应用于实际产线前，直观评估调整对产品良率的影响