一家让数据增值的公司

应用场景：

• 制造业AI算法训练

• 3C、汽车、泛半导体、PCB和新能源检测等行业

• 工业视觉产品质量检测

客户获益：

• 在开发机器视觉应用时，要获取成百上千幅所需的图像往往是一项艰巨的任务，另外还需要通过标注转换成AI算法的所需要的训练数据，更多的时候，工厂一方面可能根本就不具备条件产生足够多的训练样本，尤其是负样本。另外在图像识别、人工标注训练数据时数据质量的控制，都导致AI算法样本训练难。

• 针对某特定行业机器视觉AI算法的维度设计，更好适应检测要求。

华矩解决方案：

华矩科技通过数据探查，快速了解数据的基本属性及数据集中不同属性的分布规律从而找到相应的数据实事实标准，从而找到数据集的关键参数项，关键参数项是描述一个事物的特征关键要素，其特征值可以识别数据的唯一性，对算法的维度选择有着重要意义，透过数据集的关键参数项数据的确定，也是数据匹配、补全、去重的逻辑依据。数据集关键参数项依据行业，业务特点而不同，如何高效甚至智能发现数据集的关键参数项。主要涉及的华矩数据处理及技术包括：

• 如何识别数据集的质量问题

• 任何快速找到相关的关键参数项

• 如何提升关键参数项的质量（标准）

• 评测AI工业视觉的输出数据质量

• 评测AI工业视觉输出数据分布规律

• AI算法在不同物体测量中稳定性分析

• 算法训练高质量数据提供

相关论述级案例参考：

1. ‍产品应用与服务 | 华矩科技智能制造解决方案‍

2. 企业如何实现由数字化向智能制造的飞跃‍‍‍