数优（苏州）人工智能科技有限公司
SUALAB CO., LTD.
中国(含港澳台) |
机器视觉
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人工智能手机整机外观全检设备可实现360°自主检测，并且可以精准检测到例如手机曲面上的缺陷检测，不但能准确检测到缺陷的位置、形状还能自动计算缺陷的长度、面积、数量等各种企业需要得到的信息，并可以结合数优的用户界面实时显示检测出来的结果。
· 支持类似手机整机外观缺陷检测设备，包括污点、划痕、边缘缺失、裂纹、水迹水印、气泡、手指纹、异物、油墨、异色区分检测
· 多工艺物料需要在一套算法系统中解决
· 检测区域包括表面、背部、侧端、边角多个面检测
· 检测准确度可以达到99.97%以上，检测精度最小达到1Pixel
· 具备剔除分类功能，针对缺陷类型可做返工或者报废分类
· 可以直接兼容到工厂现有产线之上
SuaKIT是可以在PCB，太阳能，电池，钢铁等各种制造业现场使用的以深度学习为基础的机器视觉检测软件。
我们对比传统的缺陷检测的优势有：
1、传统视觉处理不了非常复杂的图像，我们可以处理极为复杂和无规律的图像
2、 传统视觉抗干扰能力差，漏检误检高，我们可以排除干扰因素像人工一样只抓缺陷 几乎做的100%的准确率。
3、 传统视觉未出现过的缺陷无法识别，并且需要不停的打算法补丁，我们一旦建立好缺陷检测神经网络，就可以应对所有不同缺陷，不需要不断的更新算法。
4、传统视觉项目周期普遍比较长，传统视觉做6个月都做不出来的项目 我们曾经20分钟就做出来了。准确度100%
5、工程师的要求比较高，并且对算法工程师依赖程度大，人工智能的算法和神经网络一旦建立，即使完全不懂图像处理算法的人也可以灵活使用。
6、传统视觉算法对硬件要求高，我们可以适用任何硬件设备，不需要更换多余的硬件设备。
7、传统视觉复杂的纹理分类能力很差，我们可以分类极为相似的各种不同图片
我们的人工智能软件比其他市面上的人工智能软件的优势：
1、一般的人工智能算法不能应对产品更换快，频繁更换检测样本的项目，我们不但可以应对，并且检测精度高于现在市面所有的人工智能软件。
2、一般的人工智能算法单一图片数据不够无法建立网络，我们可以用独特的算法建立网络。
3、一般的人工智能算法因为黑匣子原理没有改进方向，我们可以提供可视化调试，可以克服这个问题。
4、一般的人工智能算法因为缺陷种类繁多需要标记的母集太大，我们开发了自动标记功能大大提供标记速度。
5、一般的人工智能算法即使简单的产品也需要复杂的标记，我们在特殊的项目上可以只用OK图片就能达到一定的检测要求不需要复杂的标记。
6、一般的人工智能算法不能解决新旧产品更替问题都需重新建网，我们通过GAN（生成式对抗网路等算法）可以适应新旧产品的更换，达到完美过度。
7、一般的人工智能算法处理速度比传统视觉慢，但是我们经过对图像处理的算法，人工智能神经网络的建立算法，以及GPU内核优化后，我们的处理速度已经超过了传统算法。
因此，我们现在是目前市面上人工智能缺陷检测的引领者，可以处理长期以来各类工厂没有解决的缺陷检测难题。
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2019年10月16日，康耐视公司（NASDAQ：CGNX）正式宣布收购数优（SUALAB）。尽管收购协议处于保密中，但据相关媒体报道，此次收购价约为1.686亿美元（约合12亿元人民币）。
数优是苏州工业园区大力招商引资的外资企业，2018年被评为科技领军企业，是首家在机器视觉领域运用人工智能算法和实时图像分析技术，为用户提供无人自动化检测技术的公司。产品包括：无需改变产线现有硬件设备的人工智能缺陷检测软件（SuaKIT）；以及整套的人工智能缺陷检测全解决方案。能够解决一般机器视觉方案无法检测的PCBA、手机零部件、汽车零部件、Display、太阳能电池板、医疗、军工等的各个领域中最复杂的缺陷检测问题。
持续为三星、华为、中国航天、富士康等国内外知名企业提供专业的技术解决方案。其机器视觉技术在美国、韩国多次获得大奖，2017年4月于美国芝加哥，被世界最大的机器视觉机构授予“2017年度视觉系统研发最高铂金奖”。
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