Anhui Keye Information & Technology Co., Ltd.
Inteligencia artificial para toda la vida
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La importancia del ordenador Vision y de la detección ayudada de la anomalía del aprendizaje de máquina
Nuestras ventajas
| 1. Algoritmo del AI: alta estabilidad, adaptándose al disturbio del ambiente y del fondo; diversas muestras del defecto pueden ser identificadas automáticamente después de entrenar |
| 2. Dataization: La base de datos independiente, ahorra muestras múltiples, analizar no-buenos productos, y conserva historia |
| 3. Multi-orientación: ° 360 completo dentro y fuera de las muestras |
| 4. Alta precisión: la exactitud de la detección puede ser alta |
| 5. La modularización, puede aumentar o disminuir fexiblemente la función de detección según necesidades reales del cliente |
| 6. Fácil actuar: Es fácil actuar y fácil mantener |
| 7. Seguridad: Fabricación del material del grado médico, completamente obediente con el ambiente de producción de los suministros médicos |
Inspección tradicional de líneas de montaje
Desde el principio de la edad industrial, los fabricantes han estado utilizando diversas tecnologías para supervisar el proceso y la calidad del producto en la planta de fabricación. La inspección temprana de la calidad del producto fue hecha principalmente manualmente. Pero con la escala de la fabricación y del desarrollo de la automatización industrial, ha llegado a ser naturalmente más difícil supervisar calidad y detectar problemas en la cadena de producción. Es difícil que los inspectores de la calidad manejen una gran cantidad de productos, y la subjetividad individual puede afectar fácilmente a los resultados de la prueba. Juntado con la monotonía y la repetición de tareas, llevará para cansar y para aumentar la posibilidad de errores.
Introducción a la automatización de la detección de la anomalía
La automatización es una brecha para los fabricantes que pueden aumentar dramáticamente la producción sin normas de calidad de compromiso. La tecnología avanzada permite ya la automatización de la mayoría de los procesos de producción, incluyendo las tareas más falibles tales como detección del defecto y de la anomalía. Los desarrolladores de la tecnología cambian normalmente las reglas, acercamientos procesales, mal adaptados del reemplazo con flexible, autodidáctico, y uno mismo-mejora de unos.
Ordenador Vision y detección ayudada de la anomalía del aprendizaje de máquina
Las inspecciones visuales tradicionales tienen ser más grande de muchas limitaciones- respuestas relativamente lentas. Una vez que la máquina detecta una anomalía o un defecto, puede accionar la reacción automática que tendría que ser realizada manualmente sin inteligencia artificial. En la fabricación, cada segundo cuenta, y éste puede petardear. En la industria farmacéutica, por ejemplo, un problema relativamente pequeño puede afectar a un lote entero, causando pérdidas enormes.
También garantía de calidad de la consistencia. Con las herramientas automatizadas, todos los datos sobre estancias de los defectos y de las anomalías en el sistema. La máquina puede extraer conclusiones de ella, continuamente mejorando sus capacidades de la detección. Considerando que en métodos de detección tradicionales del defecto y de la anomalía, la eficacia de la inspección de la calidad puede caer dramáticamente con cualesquiera cambios de los personales y coste del aumento.
Ventajas de la detección visual AI-basada de la anomalía en la fabricación
La inteligencia artificial está revolucionando la fabricación en gran medida, con muchas ventajas. Con la inspección visual AI-basada, los fabricantes pueden reducir gastos de explotación cerca:
Al mismo tiempo, pueden aumentar la satisfacción del cliente y aumentar la reputación de la compañía. Los menos productos defectuosos se entregan al mercado, más alta es la satisfacción.
El futuro de la fabricación eficiente y de los modelos de detección de aprendizaje profundos avanzados de la anomalía
En garantía de calidad, la adopción extensa de los métodos de detección aprender-basados profundos de la anomalía es inevitable. La creciente competencia en el mercado, y la necesidad de resolver expectativas del consumidor, forzarán a fabricantes a encontrar nuevas maneras de optimizar sus líneas de montaje. La aplicación de algoritmos de aprendizaje de máquina a las tareas de la inspección visual es una de ellas, un movimiento que pueda ahorrar a las compañías grandes mucho dinero y mejorar la eficacia de sus procesos de producción.