Changsha Maijing Technology Co., Ltd
公司成立于2019年3月12日，致力于复杂背景、强干扰的外观品质机器视觉检测技术、成套装备的研发、设计及制造！
自主研发并掌握底层核心算法！拥有算法、软件、成像、自动化等多元化的专业团队，可为客户提供定制化的开发服务！
公司技术核心人员均有超过10年的机器视觉检测技术积累与沉淀，技术与成果源自扎实的工业图像算法开发、大量的工业现场实用测试经验积累！
成功开发、批量交付了20余款不同类型的工业视觉检测成套装备，应用于3C、汽车零配件、新材料、新能源等多个领域的智能制造！
公司现有办公场地2000平米，生产装配车间2500平米，建有独立的光学评估室。
自主研发纺织工业AI算法平台
基于表面光学纹理的图像 分类学习推理技术
适用类型：尺寸小、产量大，缺陷品和良品之间的界限比较模糊，人工检测时定性的成分大于定量，漏检误检严重。 解决问题：规格化、系列化产品表面瑕疵检测问题。 技术的特色：是通过定量实现了瑕疵的定性判别。
基于缺陷学习的通用图像 分类学习推理技术
适用类型：多类型、大尺寸产品 解决问题：规格化、系列化产品表面瑕疵检测问题 技术的特色：学习缺陷而不学习外观，即使产线产品型号在快速切换，但是万变不离其宗，产线是不变的，产品缺陷种类也是不变的，一次样本收集与学习，终身推理
类人脑学习逻辑
类人脑学习逻辑：主动增加训练数据复杂度，算法模型进化程度处于行业领先。 样本利用效率高：学习样本量最少仅需数十个，数据需求量降低了数十倍以上。 快速迭代学习：数据动态增长，学习效果前后照应，算法模型越用越聪明！ 类人脑学习逻辑：能以少量的计算步骤和能耗即可准确抓取极高维度的时空信息。
自研算法平台
超大型网络：网络参数规模达到了十亿级别 自研算法平台：成功自主研发了“MatQing算法平台” 检测准确率：> 99.9% 版本更新迭代：> 30次
长期从事企业管理、技术开发、成果转化等
方面工作，对于科技型企业的技术开发、
产业协作、经营管理、发展规划等方面具有
比较系统的认识和见解。
自2010年开始从事机器视觉系统的算法研究和软件开发。开发了多套视觉检测和识别系统，参与完成了多台光学检测设备的安装调试。研究目标是对多晶体材料微结构进行定量计算，采用机器学习中的概率图模型方法从实验切片上进行特征学习，重构三维微结构信息，进行三维表征和理论模拟，能够更加准确的对多晶体材料的微观组织结构进行定量表征及结构性能关系研究。相关研究成果在材料科学与工程领域的国际权威杂志《Acta Materialia》上发表。
工业视觉整体解决方案领跑者
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