PCB等电子产品的精密生产制造过程中，往往需要将缺陷问题100%高精度暴露。友思特 PCB 多类型缺陷检测系统，借由Neuro-T深度学习模型自动排查全部微小缺陷，为工业 PCB 生产制造提供了先进可靠的质量保障。

深度学习模型帮助工业生产实现更加精确的缺陷检测，但其准确性可能受制于数据样本的数量。友思特 Neuro-T 视觉平台克服了数据缺乏状况的困难，通过零代码设置GAN模型和无监督学习模型，轻松实现缺陷图像的标注、绘制和导出。

友思特Neuro-R集成了各种API，快速融合和预处理图像，使对目标的推理速度满足实际生产需求，实现深度学习算法与工业相机的结合，形成了完整的视觉检测解决方案。

友思特 Neuro-T为传统的深度学习视觉检测方案提供了“自动深度学习”的解决方案，结合自动标注功能，一键生成高性能视觉检测模型，无需AI领域专业知识即可创建深度学习视觉检测模型。