El algoritmo de IA Keye es una solución de sistema de visión desarrollada independientemente por el equipo de doctorado de la USTC, que tiene las ventajas de pocos ejemplos de entrenamiento, bajo volumen de anotación, fuerte compatibilidad, rápida velocidad de operación y despliegue, etc. Al mismo tiempo, hemos añadido modelos de entrenamiento hacia adelante según diferentes escenarios, lo que es adecuado para su uso en escenarios con alta consistencia del producto y requisitos de detección fijos. Eso es lo que llamamos el modelo de entrenamiento dual de IA hacia adelante y hacia atrás.

Ventajas técnicas:
1. Precisión de los resultados: En comparación con los algoritmos visuales tradicionales, los algoritmos de aprendizaje profundo han mejorado enormemente la estabilidad y pueden adaptarse a las perturbaciones generales en el entorno y el fondo. Al mismo tiempo, la precisión del algoritmo también es mayor que la de los algoritmos tradicionales;
2. Universalidad del algoritmo: Para diferentes defectos, solo es necesario recopilar sus muestras, y después de un entrenamiento suficiente, se pueden identificar automáticamente diferentes muestras de defectos a través del aprendizaje profundo, satisfaciendo las necesidades de grandes muestras de entrenamiento para el aprendizaje profundo. Teóricamente, no hay un requisito de límite superior para los tipos de defectos que se pueden detectar;
3. Oportunidad de desarrollo: Como no es necesario desarrollar algoritmos para diferentes defectos, todo el ciclo de desarrollo se acorta considerablemente, y la creación de un nuevo modelo solo toma unos 15 minutos como máximo;
4. Fiabilidad ambiental: Debido a la potencia de cálculo garantizada de la NPU, todo el sistema funciona en un estado con suficiente margen de potencia de cálculo, y puede funcionar durante mucho tiempo en entornos de alta temperatura sin bloquearse fácilmente.