Deep Learning & Computer Vision

AI Powered
Precision

基于深度学习模型的工业缺陷检测系统，将视觉识别准确率提升至 99.9%。结合双轨分选架构，在 18,000 片/小时的高速运转中实现零误判。

算法解析 量产设备展示
CRACK_DETECTED: 98.5%
QUALIFIED: 99.1%

AI Methodology

深度学习驱动的工业感知

宇思明途将卷积神经网络 (CNN) 与传统的机器视觉算子融合，解决光伏行业中复杂纹理下的微小缺陷识别难题。

特征金字塔网络 (FPN)

针对硅片表面不同尺寸的缺陷（如点状崩边与线状划痕），通过多尺度特征融合，大幅提升微小目标的召回率。

  • > ResNet-50 Backbone
  • > Multi-Scale Training

端到端自适应算法

针对报告中提到的“激光数据批量发送”难题，采用序列模型对激光时序数据进行纠偏，实现标识符与物理位置的动态对齐。

  • > UID Linear Regression
  • > Time-Series Alignment

TensorRT 实时推理

利用 GPU 硬件加速，单张图像（不小于85,000kb）的 AI 推理耗时控制在 5ms 以内，完美契合 18,000 片/小时的产能节奏。

  • > FP16 Quantization
  • > CUDA Core Optimization

实测数据证明价值

通讯稳定性 (Beckhoff ADS) 99.98%
AI 模型识别精度 (IOU > 0.85) 99.95%
GC 回收耗时降低 -83%

Production Breakthrough

实现行业“从无到有”的突破

根据《技术分析报告》，该方案通过**ArrayPool 对象池**与**Lock-Free Queue（无锁队列）**技术，解决了 Windows 环境下 C# 处理高频工业数据的瓶颈，使设备故障率大幅降低 50%，占据了市场 100% 的双轨设备份额。

分选效率

18,000 pcs/h

通讯响应

8.7 ms

全场景智能终端

Model: X-Sorter 2000

高速双轨硅片分选机

集成光学外观检测与电学性能检测，支持厚度、崩边、划痕、少子寿命等 20+ 项参数实时判定。

技术规格书
Model: ReCheck-V1

光伏复检机系统

针对料盒硅片的二次高精度复核，采用 WCF 模块化架构，实现服务器-多客户端数据自动汇总处理。

PLC 通讯协议文档