O algoritmo de IA Keye é uma solução de sistema de visão desenvolvida de forma independente pela equipe de doutorado da USTC, que possui as vantagens de poucos exemplos de treinamento, baixo volume de anotação, forte compatibilidade, operação rápida e velocidade de implantação, etc. Ao mesmo tempo, adicionamos modelos de treinamento direto de acordo com diferentes cenários, o que é adequado para uso em cenários com alta consistência do produto e requisitos de detecção fixos. É o que chamamos de modelo de treinamento duplo de IA direto e reverso.

Vantagens técnicas:
1. Precisão dos resultados: Em comparação com os algoritmos visuais tradicionais, os algoritmos de aprendizado profundo melhoraram muito a estabilidade e podem se adaptar a distúrbios gerais no ambiente e no fundo. Ao mesmo tempo, a precisão do algoritmo também é maior do que os algoritmos tradicionais;
2. Universalidade do algoritmo: Para diferentes defeitos, apenas suas amostras precisam ser coletadas e, após treinamento suficiente, diferentes amostras de defeitos podem ser identificadas automaticamente por meio de aprendizado profundo, atendendo às necessidades de grandes amostras de treinamento para aprendizado profundo. Teoricamente, não há requisito de limite superior para os tipos de defeitos que podem ser detectados;
3. Oportunidade de desenvolvimento: Como não há necessidade de desenvolver algoritmos para diferentes defeitos, todo o ciclo de desenvolvimento é muito encurtado, e a criação de um novo modelo leva apenas cerca de 15 minutos no máximo;
4. Confiabilidade ambiental: Devido à potência de computação garantida da NPU, todo o sistema opera em um estado com margem de potência de computação suficiente e pode funcionar por um longo tempo em ambientes de alta temperatura sem travar facilmente.