标准神经算法需要大量数据来改进处理。Wizer Intuit只需要少量好的产品（约100件）即可快速取得好的效果。
因为好的产品或图像被用来进行学习过程。与传统机器视觉和深度学习方法相比，它大大减少了创建解决方案所需的开发时间。
缺陷检测，在软件学习过程完成后，只需要对强度和尺寸公差进行调整。
产量监控，可以收集许多数据用于报告目的，以便及时做出决策。这包括收集的时间和期限、产量详情、警告等。
打光和程序控制，针对不同的项目或产品类型可配置不同的光源参数，软件可以在不同配置间自由切换。
Wizer Intuit为缺陷检测提供了一个可行的解决方案。搭配使用传统机器视觉，可以进一步增强检测能力。
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