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中科（kē）迪（dí）宏（hóng） - 人（rén）工智能解（jiě）决方案（àn）

中科迪（dí）宏现有解决（jué）方（fāng）案体系包含：机器视觉+深度学习、3D视觉+智能（néng）引（yǐn）导、大数（shù）据+机器学习。

机器视觉+深度学（xué）习是以深度（dù）学习算（suàn）法模型（xíng）为核心，配套人机交（jiāo）互系统软件，系统外接镜头、相机、光源（yuán）等硬件设备对各类工业产品、零件（jiàn）进行尺寸测（cè）量、外观缺（quē）陷的目标（biāo）检测、分割检测和分（fèn）类（lèi）检测（cè）。

3D视觉+智能引导是以点云数据分析和变换为核心（xīn），提（tí）取并分析物（wù）体的（de）2D/3D信息，配（pèi）套（tào）智能机器人等硬件，实现模（mó）块组装、检料定位、贴装、分拣等目标。

大（dà）数（shù）据（jù）+机器学习是使用Data-Link工（gōng）具，深度切（qiē）入制造全制程（chéng），形成工厂（chǎng）业务（wù）数（shù）据库。建立工业大数据中台，将数据业务化，通过机器学习、卷积网络、业务（wù）建模等方法，实现工厂生产运（yùn）营（yíng）全景（jǐng）智（zhì）能反馈和（hé）辅助决（jué）策（cè）。

机器视觉+深度学习

以深度学习为核心技术搭建具（jù）备自我学习能力的算法模型，对工业产品进（jìn）行缺（quē）陷检测，以图像标注（zhù）数据为（wéi）样（yàng）本迭（dié）代优化模型，提（tí）升（shēng）工业产品的质检效（xiào）率和良（liáng）率（lǜ）管（guǎn）理。可（kě）实现工件尺寸检测（cè）、平面度和厚度检测、物体识别（bié）和计数、外（wài）观（guān）缺陷的目标检测、图（tú）像（xiàng）分割、图像分类等。

3D视觉+智能（néng）引（yǐn）导

基于点云数据（jù）分析（xī）和变换，提取并（bìng）分（fèn）析物体（tǐ）的2D/3D信息，配套智能机器人等（děng）硬件（jiàn），实（shí）现物（wù）模块（kuài）组装、物体定位（wèi）、工件贴装、工件分拣等目标。

大数据+机器学习

使（shǐ）用Data-Link工具，深度切入制造全制程，形成工厂业务数（shù）据库。建立工业（yè）大（dà）数据中（zhōng）台（tái），将（jiāng）数据业务化，通过（guò）机器（qì）学（xué）习、卷积网络、业务建模等方法，实现工厂（chǎng）生产运（yùn）营全景智能反馈和辅助决策。