DDN AI是一款真正意义上的自助型AI缺陷检测系统，用户在没有任何技术支持的情况下，只需三步，即可自助完成个性化的检测任务。与通常的深度学习技术不同,DDN AI系统不需要大量的缺陷样本进行提前训练，可以在线“边用边训”，试产或产能爬坡阶段即可完成高度贴近业务需求的准确检测能力，实现“一张图起训，三分钟设置，终生自助迭代”的交付能力。
装配过程
注塑射出
金属铸件
显示面板
表处理
焊点及点胶
包装和标签
物流
装配的错、漏、反
显示完整性及错漏反
表面缺陷
焊点及胶路的完整性
存在或不存在
单个零件，多个零件或材料的组件均适用
反光不反光
透明不透明均可以用
被测物品尺寸从<ICM 到大于>IM
DDN AI系统“在线学习,边用边训”的独特能力来自富鑫林六年磨一剑的DDN(缺陷检测神经网络)技术。与市场上广泛采用的深度学习技术不同，富鑫林没有使用常见的“训练”“推理”分离框架，而是针对工业机器视觉领域的特点，从零重写了一套独特的深度学习框架和缺陷检测神经网络模型，实现了“小样本快速训练、训练和推理在算力均衡下同时进行”的独特能力。整套技术富鑫林拥有完全的自主知识产权，自主可控。
选择任务类型：支持缺陷检测、图像分类、分块分类，异常分割等类型。
导入图像并标注：多种标注方式：样本数量可低至1张；可支持仅标注OK分类。
训练及运行：一分钟即可完成训练,进入实战运行检图。立等可用。
随时训练：运行时不停止检测任务，随时在线标注并训练，实时优化识别效果。
