Optima Geminga™中子星系列智能在线AOI/AVI缺陷过滤系统 The Filter Al 3.0
方案概述
多场景支持:同时支持自动光学检测(AOI)和自动视觉检测(AVI)过滤,满足多种检测需求。
卓越性能:假点去除率70-90% 以上,真点滑失率低于1%,确保高效而准确的缺陷过滤效果。
极速推理:支持高并发推理,AOI推理QPS(每秒查询量)超过3000,AVI推理 QPS 超过 1000，适合大规模工业检测需求.
快速适应新环境:最快两周即可适配新工厂,缩短部署周期,快速投入使用。
强大数据库支撑:主模型基于大规模缺陷数据库,AOI达千万级别,AVI达百万级别,提供历史数据支撑。
自适应学习能力:系统根据操作员交互反馈持续优化检测模型,提升假点去除率和真点识别率,持续改进。
知识增强检测:RAG(检索增强生成)模块结合检索和生成模型,提供智能参考，增强检测准确性和可靠性。
数据安全保障:支持联邦学习,客户数据无需离开本地,即可更新模型,确保数据安全。
核心技术模块缺陷分类模块:作为系统的核心,采用工业级分类网络,对缺陷进行高精度分类和分级。支持快速训练和模型迭代,便于快速适应新客户需求,实现高效部署。
高速推理引擎:利用最新推理引擎技术,支持超高通量数据流处理,确保快速响应,实现高速,大规模过滤。
图神经网络(GNN) 模块:将PCB 结构建模为图网络,节点代表元器件、边表示连接关系,能够深入捕捉 PCB的拓扑结构,GNN 提升了复杂缺陷的识别能力,并显普减少误报率。
检索增强生成(RAG) 模块:检测过程实时调用历史缺陷数据库和知识库,为缺陷识别提供丰富的参考信息。结合检索结果和生成模型,RAG 提高了检测的准确性和可靠性,减少漏检和误检。
联邦学习(FL) 模块:实现本地数据训练,无需集中数据上传,确保客户数据隐私,通过多客户间模型更新共享,显普提升模型的泛化能力。
大语言模型(LLM) 模块:通过分析操作员的交互行为(如点击、标注等),理解操作员的意图,提供实时反馈和操作建议,提升人机交互体验,帮助操作员快速,准确地进行缺陷决策。
卓越性能:假点去除率70-90% 以上,真点滑失率低于1%,确保高效而准确的缺陷过滤效果。
极速推理:支持高并发推理,AOI推理QPS(每秒查询量)超过3000,AVI推理 QPS 超过 1000，适合大规模工业检测需求.
快速适应新环境:最快两周即可适配新工厂,缩短部署周期,快速投入使用。
强大数据库支撑:主模型基于大规模缺陷数据库,AOI达千万级别,AVI达百万级别,提供历史数据支撑。
自适应学习能力:系统根据操作员交互反馈持续优化检测模型,提升假点去除率和真点识别率,持续改进。
知识增强检测:RAG(检索增强生成)模块结合检索和生成模型,提供智能参考，增强检测准确性和可靠性。
数据安全保障:支持联邦学习,客户数据无需离开本地,即可更新模型,确保数据安全。
核心技术模块缺陷分类模块:作为系统的核心,采用工业级分类网络,对缺陷进行高精度分类和分级。支持快速训练和模型迭代,便于快速适应新客户需求,实现高效部署。
高速推理引擎:利用最新推理引擎技术,支持超高通量数据流处理,确保快速响应,实现高速,大规模过滤。
图神经网络(GNN) 模块:将PCB 结构建模为图网络,节点代表元器件、边表示连接关系,能够深入捕捉 PCB的拓扑结构,GNN 提升了复杂缺陷的识别能力,并显普减少误报率。
检索增强生成(RAG) 模块:检测过程实时调用历史缺陷数据库和知识库,为缺陷识别提供丰富的参考信息。结合检索结果和生成模型,RAG 提高了检测的准确性和可靠性,减少漏检和误检。
联邦学习(FL) 模块:实现本地数据训练,无需集中数据上传,确保客户数据隐私,通过多客户间模型更新共享,显普提升模型的泛化能力。
大语言模型(LLM) 模块:通过分析操作员的交互行为(如点击、标注等),理解操作员的意图,提供实时反馈和操作建议,提升人机交互体验,帮助操作员快速,准确地进行缺陷决策。