通过AI深度学习实现高精度检测的外观检查软件
Preferred Networks Visual Inspection

Preferred Networks(PFN)公司提供的Preferred Networks Visual Inspection产品，是通过深度学习，实现高精度、高灵活性、高性价比的外观检查软件。
其解决了传统深度学习检测软件所存在的，需要解决大量学习数据的收集、对**特征的注释很麻烦、以及模型构建困难等问题，无需对学习数据进行注释，即可实现高精度的检测效果。从而，可以快速·低成本的构建检测系统。

1. 日本PFN公司独自的深度学习模型
采用PFN独自的**的深度学习模型只需少量数据即可实现高精度检测。
2.简化注释
对于被测物图像，只需提供按[良品(good)]/[**品(bad)]分类好的图像即可实现深度学习。无需标注出**特征/**位置。
3.直观的用户界面GUI
通过学习工具的GUI界面，从登陆图像、模型学习、检测精度比较等都可以进行一气呵成的管理，构建直观的、高精度的检测模型。
4.只需少量图像进行学习
与传统必须要数万~数十万张图像作为学习数据相比，PFN只需100张良品及20张**品图像即可实现深度学习。
5.**位置的可视化
通过热力图成像凸显出**位置，提高对检查结果的说明性。
6.建立灵活·快速的检测模型
提供构建检测系统所需的推论数据库。
从学习到导入系统无缝连接，实现检测系统的快速建立。