Система визуального контроля промышленной автоматизации AI с алгоритмом глубокого обучения

Система визуального контроля AI с алгоритмом глубокого обучения для промышленной автоматизации

Особенности оборудования

Значение визуального осмотра ИИ

• Ценность искусственного интеллекта особенно очевидна при визуальном осмотре.Технологии визуального контроля на основе искусственного интеллекта улучшают производственные бизнес-процессы.
• Визуальный осмотр на основе ИИ опирается на две сильные стороны ИИ: компьютерное зрение и глубокое обучение.У каждой системы ИИ есть основная способность ощущать окружающую среду и действовать в соответствии с этим восприятием.
• ИИ может адаптироваться к различным средам благодаря глубокому обучению, что делает его применимым в самых разных отраслях.Он имеет неограниченный потенциал и может быть быстро разработан для удовлетворения потребностей производителей.

Принцип визуального осмотра

Точно так же, как человеческий глаз может обнаруживать дефекты, хорошо обученная система искусственного зрения может делать это с большей эффективностью.Система зрения на основе искусственного интеллекта захватывает изображения и отправляет их в центральный «мозг» для обработки.«Мозг» ИИ достигает подробного значения, сравнивая изображения с существующими знаниями.

Система зрения на основе ИИ состоит из этих двух интегрированных компонентов: устройство восприятия действует как «глаз», а алгоритм глубокого обучения действует как «мозг».Интегрированная система успешно имитирует способность человеческого глаза и мозга интерпретировать изображения.

Системы зрения на основе ИИ более эффективны, чем человеческие глаза, потому что «мозг» ИИ хранит больше информации.Мощные вычислительные мощности позволяют быстро анализировать доступные данные.Система может классифицировать объекты на фото и видео и выполнять сложные задачи визуального восприятия.Например, поиск изображений и подписей, обнаружение объектов, распознавание и классификация.

Преимущества KEYE AI Vision

1. Быстрое внедрение

Автоматизированные системы десятилетия назад полагались на библиотеки дефектов, списки исключений и сложные фильтры.Время, затрачиваемое на сбор, очистку и повторную обработку информации для обеспечения ее точности, снижает эффективность и лишает труда.Искусственный интеллект и глубокое обучение не требуют длительного программирования или сложных алгоритмов.Система быстро обучается и может быть обучена в течение нескольких недель.

2. Улучшение продукта и контроль качества

Производители могут использовать ИИ для записи результатов проверки и оценки качества продукции.Изображения и результаты проверки можно отслеживать и записывать.Эти меры предотвращают будущие сбои, экономя время и дополнительные производственные затраты.Применение машинного зрения на основе глубокого обучения ко всему планированию и проверкам может помочь производителям обнаруживать и устранять проблемы на раннем этапе.

3. Сокращение трудозатрат

Решения ИИ имеют более высокую степень человеческого обзора, чем большинство профессионалов.Текучесть кадров также является проблемой, и затраты на рабочую силу растут с каждым годом.По этим причинам визуальный контроль на основе ИИ более экономичен, чем человеческий труд.

О нас

История развития

Технологический центр состоит из отдела алгоритмов, отдела программного обеспечения, отдела оптики, отдела оборудования и отдела механики.обеспечение того, чтобы алгоритм ИИ мог постоянно обновляться;.

Организационная структура