Anhui Keye Information & Technology Co., Ltd.
ИИ на всю жизнь
Add to Cart
Важность зрения компьютера и помогать машинным обучением обнаружения аномалии
Наши преимущества
| 1. Алгоритм AI: высокая стабильность, приспосабливающся к помехе окружающей среды и предпосылки; различные образцы дефекта можно автоматически определить после тренировки |
| 2. Dataization: Независимая база данных, сохраняет множественные образцы, проанализировать не-хорошие продукты, и сохраняет историю |
| 3. Мульти-ориентация: ° 360 всестороннее внутри и вне образцов |
| 4. Высокая точность: точность обнаружения может быть высока |
| 5. Modularization, может гибко увеличить или уменьшить функцию обнаружения согласно потребностям клиента фактическим |
| 6. Легкий для того чтобы работать: Легко работать и легкий для поддержания |
| 7. Безопасность: Производство материала медицинской ранга, полно уступчивое с промышленной средой медицинских поставок |
Традиционный осмотр производственных линий
С начала промышленного возраста, изготовители использовали различные технологии для того чтобы контролировать процесс и качество продукции на сборочном конвейере. Предыдущий осмотр качества продукции главным образом был сделан вручную. Но с масштабом производства и развития промышленной автоматизации, естественно было более трудно контролировать качество и обнаруживать проблемы на производственной линии. Трудно для качественных контролеров отрегулировать большое количество продуктов, и индивидуальная субъективность может легко повлиять на результаты теста. Соединенный с приедаемостью и repetitiveness задач, она приведет к усталости и увеличит возможность ошибок.
Введение к автоматизации обнаружения аномалии
Автоматизация прорыв для изготовителей которые могут драматически увеличить продукцию без компрометируя стандартов качества. Современная технология уже включает автоматизацию большинств производственных процессов, включая самые подверженные ошибкам задачи как обнаружение дефекта и аномалии. Разработчики техника нормально изменяют правила, подходы к замены процедурные, бедно приспособленные с гибким, само-учащ, и само-улучшающ одни.
Зрение компьютера и помогать машинным обучением обнаружение аномалии
Традиционные визуальные контроли имеют быть много ограничений- самые большие относительно медленными ответами. Как только машина обнаруживает аномалию или дефект, она может вызвать автоматическую обратную связь которая быть выполненным вручную без искусственного интеллекта. В производстве, каждое второе считает, и это может приводить к обратным результатам. В фармацевтической промышленности, например, относительно небольшая проблема может повлиять на всю серию, причиняя огромные потери.
Также проверка качества последовательности. С автоматизированными инструментами, все данные о пребываниях дефектов и аномалий в системе. Машина может нарисовать заключения от ее, непрерывно улучшающ свои возможности обнаружения. Тогда как в традиционные методы обнаружения дефекта и аномалии, эффективность качественного осмотра может упасть драматически с любыми изменениями персонала и ценами роста.
Преимущества AI основанного на визуального обнаружения аномалии в производстве
Искусственный интеллект революционизирует производство в много путей, с много преимуществ. С AI основанным на визуальным контролем, изготовители могут уменьшить производственные затраты мимо:
В то же время, они могут увеличить удолетворение потребностей клиента и увеличить репутацию компании. Меньше неполноценных продуктов поставлены к рынку, высокий удовлетворение.
Будущее эффективного производства и предварительных глубоких уча моделей обнаружения аномалии
В проверке качества, широко распространенное принятие глубоких основанных на учить методов обнаружения аномалии неизбежно. Растущая конкуренция в рынке, и потребность соотвествовать ожиданиям потребителя, принудят изготовители найти новые пути оптимизировать их производственные линии. Приложение алгоритмов машинного обучения к задачам визуального контроля одно из их, движение которое может сохранить большие компании много деньги и улучшить эффективность их производственных процессов.