021-69513886
梅卡曼德机器人
Mech-DLK 深度学习本地训练工具
Mech-DLK 深度学习本地训练工具

将深度学习模型训练的过程进行全流程整合,方便客户自主操作,提升训练效率,并全程保证数据安全性。


    支持多种算法
    支持多种算法
    功能高度集中
    功能高度集中
    数据安全性强
    数据安全性强
    操作简单易用
    操作简单易用
    所需数据量小
    所需数据量小
Mech-DLK 高效、易用、安全
    自主、快速地训练各类深度学习模型
    自主、快速地训练各类深度学习模型
    让集成商能够对各类工件,方便、高效、自主地训练出适用于各类典型场景的深度学习模型。
    支持多种深度学习算法
    支持多种深度学习算法
    Mech-DLK 支持多种训练模型,包括:缺陷检测、分类、实例分割。可对物体快速识别、定位、判断物体状态以及检测缺陷。
    功能高度集中
    功能高度集中
    整合训练全流程,将深度学习训练的步骤集于一体,集成商一方参与即可完成深度学习模型训练的所有工作。
    数据安全性强
    数据安全性强
    数据标注、模型训练等步骤在本地由用户自主完成,无需对外进行数据传输,保障数据安全。
    操作简单易用
    操作简单易用
    图形化操作界面,无技术背景的操作人员,经简单培训后即可独立进行深度学习模型训练。
    所需数据量小
    所需数据量小
    内置先进AI算法,少量样本数据(数十张)即可满足训练要求。
解决方案
  • 适用于物流、商超、电商等领域立库入库拆垛、出库拆垛、工厂厂内物流搬运等场景。已为全球客户成功交付800+拆码垛实际应用案例。
  • 适用于电商、医药、快递、物流、食品、日化等领域中的拣货场景。可轻松应对 SKU 频繁更新。
  • 适用于快递供包、播种等中小型物流场景,可应对随意堆叠的真实快递包裹。性价比高。
  • 适用于汽车、钢铁、工程机械等行业中复杂工件、结构件、不规则零部件等物体的抓取搬运场景。精度高,部署迅速。
  • 适用于家具、汽车、家电等行业中定位、轨迹(如涂胶)、装配/组装等对精度要求非常高的应用。
  • 检测准确率高、性价比高、部署简单高效、开放性强
  • 适用于工程机械、钢铁、钣金等行业钢板切割下料,钢板识别抓取上料等场景。已在工程机械等行业落地上百个实际应用。
案例
视频
  • 某大型药厂-视觉引导纸箱拆垛
    某大型药厂-视觉引导纸箱拆垛
  • 某大型钢厂-麻袋拆垛
    某大型钢厂-麻袋拆垛