铁路轨道缺陷检测
一、概述
铁路轨道在生产、热处理、机械加工等过程中，可能会出现凹陷、未熔合、气孔、裂纹等缺陷影响其性能和寿命，如其不良品流入市场，铁路运输安全将无法得到保障。
二、传统算法检测缺点
传统算法依赖于手动选择特征，当图像一致性较差的时候需要人工反复调整参数适应检测，在处理大量数据时速度较慢，难以满足实时检测需求。
三、结合深度视觉AI处理
3.1 深度视觉AI平台
深度视觉 是一家位于创新前沿的人工智能企业，专注于提供高质量的 AI标准化解决方案，为制造业、电子产品、汽车工业、医疗设备等领域提供高效、精准、稳定的 AI视觉解决方案。
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3.2 检测案例
利用 深度视觉 的AI模型对轨道图像进行分析，准确定位和分类不同类型的缺陷，记录其特征、坐标、面积等信息。从而制定更有效的维修策略，对轻微瑕疵的不良品进行修复或重新加工，无法修复的不良品进行报废处理，有效控制不良品流入市场的风险，确保铁路安全。
四、结论
深度视觉 AI 平台提供了分类、目标检测、实例分割等算法能力，以及简单易用的 AI 训练平台和 AI 测试平台，显著提升了项目的实施速度，也能提供准确的检测结果，确保用户能够高效地进行 AI 视觉应用的开发和优化。
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