DeepVision(深视创新)研发中心源自于美国密苏里大学视频处理和通信实验室,是国家级人工智能高新技术企业、专精特新企业,拥有一个省级工程技术研究中心。开发了国内最早商业化的深度学习工业瑕疵视觉检测平台。公司拥有深度学习底层、应用层技术研发能力与知识产权专利,为机器视觉行业提供标准AI全流程软件平台。并专注于“医药医疗、生活用纸、锂电光伏、精密制造”等细分行业瑕疵检测解决方案。
        自成立来,深视创新已为500余家高端制造企业提供可以完全替代人工质检的技术服务与解决方案。其中包括:金红叶、飞利浦、阿斯利康、拜耳、国药、丽珠、倍特、宁德时代、巨湾技研、孚能、富士康、立讯精密、海天磁业、中钢天源、航天磁电、秀波集团、康师傅、安井食品......等国内外知名企业。
        公司目前以深圳为总部与研发中心,并在江苏苏州与广西北海分别设立了业务交付基地与硬件制造基地子公司。
团队架构
荣誉资质
  • 国家级高新技术企业
    专精特新中小企业
  • 深圳市高新技术企业
    科技型创新型中小企业
  • 广东省多媒体信息服务工程技术研究中心
    南方科技大学AI博士研究基地
  • 苏州智能制造研究院战略合作单位
    长三角(苏州)机器视觉产业创新联盟会员
研究成果
快速深度学习技术,不影响准确率的前提下,在速度方面大幅提升,具有高效率、低成本、规模化的优势;我们在AI深度学习芯片的技术突破,让客户使用深度学习技术的成本再次大幅降低;预 备在近期往AI集成化、产品微缩化方面推出新产品。
  • 工业视觉重复纹理快速匹配与定位方法

  • 基于视觉的无缺陷样本深度学习网络训练方法

  • 柔性电路板的自适应缺陷检测方法

  • 基于深度学习自动判别同类异类产品方法

  • 快速通用型roi匹配方法

  • 基于深度学习网络的快速OCR识别方法

  • 玻璃缺陷视觉检测算法

  • 基于标注的形状匹配算法

  • 模板缺陷检测方法

  • 基于深度学习的联合多个通道产品缺陷分类方法

  • 基于深度神经网络热度图预测的缺陷检测方法

  • 应对样本标注错误的鲁棒深度神经网络学习方法

  • 一种基于决策树自动判别真实缺陷与过杀方法

  • 海量图片标注方法

  • 摄像头模组缺陷检测方法

其他部分自研技术和系统
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