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快速部署实施推理API Neuro-R
无缝整合训练软件创建的模型
支持各种环境和编程语言的运行时API
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Neuro-R
友思特 Neuro-R是 快速部署实时推理API，将Neuro-T创建的模型部署进视觉检测自动化设备的运行库。Neuro-R集成了各种API，能够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。
- 四个步骤即可简单创建深度学习模型：文件导入预处理、模型指示、验证训练、结果评估
- 用户友好度高：提供便捷工具和简单的图形化界面
- 自动深度学习算法：每个人都可以轻松使用
- 配备自动标注功能：显著缩短项目周期时间
- 提供本地云环境：用户可以在安全环境中与团队成员协作
- 流程图链接多个模型：简化项目设计，提高准确率
- 支持6种不同的深度学习模型：满足不同应用场景
产品特点
与 Neuro-T 配合进行模型的实际部署
Neuro-R 提供与 Neuro-T 和 Neuro-X 中创建的所有模型兼容的应用程序接口，并部署进视觉检测自动化设备。
集成了支持各种环境和编程语言的运行时API，快速融合和预处理图像，提高对目标的推理速度，满足您的实际生产项目需求。
应用模型解释实时图像 形成完整视觉检测方案
视觉技术的自动化应用使得制造过程更加智能化，深度学习算法作为“大脑”，工业相机作为“眼睛”，发挥了至关重要的作用。
友思特 Neuro-R将两者进行结合，通过三步即可实现图像输入到结果输出的全过程，形成完整的视觉检测解决方案。
1）输入：将相机设备获取的图像数据转换为模型输入格式的数据（NDBuffer）
2）处理：将图像数据输入到执行器获得检测结果，可以根据应用场景选择模型、CPU/GPU设备，进行参数设置
3）输出：检查执行器输出结果，解析出最终检测结果，不同模型对应不同输出结果信息
（不同深度学习模型类型对应的输出结果信息）
兼容性强 推理速度快 带来无限可能性
支持使用多种编程语言进行系统集成：C++、C#、Python。
支持不同平台上的推理：PC（CPU、GPU）、OS（windows10/11、Linux Ubuntu18.04）和嵌入式设备（Jeston）。
推理速度快，可以拓展更多的应用场景，不同设备与推理模型的速度不同，选项“Enhance Inference Speed”和“For Embedded Device”可以提高推理速度。
仅需三步即可完成快速部署
Neuro-R对每一种深度学习模型均提供了C++/C#/Python语言的样例代码，只需三步即可实现友思特Neuro-R的快速部署：
1）修改深度学习模型路径为自己训练的模型。2）接入相机的实时图像流。3）设备选择和相关参数配置（综合推理速度和检测精度进行设置）。
Neuro-R 应用实例
LED芯片检测
分类四类缺陷：缺口、腐蚀、辐射、正常
检测所需人力减少70%
即使连接10个模型，推理时间也小于1min
LCD面板检测
VIN编码识别和进出口用途分类
项目工期缩短1/3
误检率和漏检率均低于3%
晶体表面检测
1
PCB缺陷检测
1
OLED缺陷检测
1
IC芯片检测
1
太阳能电池检测
1
玻璃表面检测
1
友思特专业技术支持，助您项目成功
作为专注于机器视觉和光电检测解决方案的供应商，友思特也致力于为您提供一系列该产品相关的付费技术服务，旨在以最具成本效益的方式助力您的项目成功。如您需要该产品相关的技术服务，请联系我们！
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