视觉检测：复杂背景

Blue工具是深度学习定位工具，在制造业用于查找视野中的复杂特征和对象。Blue工具可在噪音背景上、照明不佳的环境中、低对比度零件上、甚至弯曲或形状变化零件上的特征进行训练学习，它学习了用户提供的范例后，即可定位有任何视角、方向、亮度、眩光和颜色差异的零件。

验证零件和套件是否装配正确

Blue工具还为装配验证提供了可靠的自动化解决方案，经过训练后，一个工具可以查找多种组件，包括各种不同的角度或大小差异，从而形成一个广泛的组件库，根据检测的零件创建布局后，该工具可以同时检查多个特征位置和组件类型，并自动适应各种布局。

检测异常和外观缺陷

Red工具是深度学习缺陷检测工具，可用于快速识别复杂零件和表面上的缺陷，在使用Red工具的监督模式下，使用一系列合格图像和标记了缺陷的不合格图像范例，Red工具即可学习正常的零件差异，同时全面地理解缺陷特征差异。

识别不可预测的缺陷

对于难以收集缺陷图像的情况，或者如果还不知道故障模式，Red工具也可以在非监督学习模式下只使用合格图像进行学习，该工具学习正常后即可识别偏离正常外观的图像区域，对于产品在制造过程中一致性较好的制造工艺特别适用。

在不可预测且不断变化的情况下分类对象和场景

Green工具是深度学习分类工具，在制造业用于区分各种类型的物体、识别缺陷类型，甚至可以检测图像，使用一系列标记图像学习后，Green工具即可根据颜色、纹理、材料、包装和缺陷类型等常见特征识别和分拣产品。

、

解码难读文本和字符

Blue OCR工具是深度学习OCR工具，使用光学字符识别 (OCR) 帮助制造业解码变形严重、歪斜、以及蚀刻质量差的字符，凭借深度学习预训练字体库，Blue OCR工具能够大幅地减少开发时间。

解决各种有挑战的工业 OCR 应用

Blue OCR在制造环境使用人工智能解决最有挑战的光学字符识别应用问题，例如金属零件上的点刻码、注塑产品上的浮雕字符、电子元件上的激光蚀刻代码、包装上的标签码、低对比度字符以及杂乱背景上的代码。

应用案例：