Anhui Keye Intelligent Technology Co., Ltd
Inteligência Artificial para a Vida
Add to Cart
A importância da detecção de anomalias ajudada da visão de computador e da aprendizagem de máquina
Nossas vantagens
| 1. Algoritmo do AI: estabilidade alta, adaptando-se ao distúrbio do ambiente e do fundo; as amostras diferentes do defeito podem automaticamente ser identificadas após a formação |
| 2. Dataization: O banco de dados independente, salvar amostras múltiplas, para analisar não-bons produtos, e retém a história |
| 3. Multi-orientação: ° 360 detalhado dentro e fora das amostras |
| 4. Elevada precisão: a precisão da detecção pode ser alta |
| 5. A modularização, pode flexivelmente aumentar ou diminuir a função de detecção de acordo com necessidades reais do cliente |
| 6. Fácil de operar: É fácil de operar e fácil manter |
| 7. Segurança: Fabricação do material da categoria médica, inteiramente complacente com ambiente de produção dos subministros médicos |
Inspeção tradicional de linhas de produção
Desde o início da idade industrial, os fabricantes têm usado tecnologias diferentes para monitorar o processo e a qualidade de produto na cadeia de fabricação. A inspeção adiantada da qualidade de produto foi feita principalmente manualmente. Mas com a escala da fabricação e do desenvolvimento da automatização industrial, tornou-se naturalmente mais difícil monitorar a qualidade e detectar problemas na linha de produção. É difícil para inspetores da qualidade segurar grandes quantidades de produtos, e a subjetividade individual pode facilmente afetar os resultados da análise. Acoplado com a insipidez e o repetitiveness das tarefas, conduzirá para desgastar e aumentar a possibilidade de erros.
Introdução à automatização da detecção de anomalias
A automatização é uma descoberta para os fabricantes que podem aumentar dramaticamente a produção sem padrões de qualidade de comprometimento. A tecnologia avançada já permite a automatização da maioria de processos de produção, incluindo as tarefas as mais sujeitas a erros tais como o defeito e a detecção de anomalias. Os colaboradores da tecnologia mudam normalmente as regras, aproximações processuais, mal adaptadas da substituição com flexível, auto-aprendendo, e auto-melhorando.
Detecção de anomalias ajudada da visão de computador e da aprendizagem de máquina
As inspeçãos visuais tradicionais têm ser o mais grande de muitas limitações- respostas relativamente lentas. Uma vez que a máquina detecta uma anomalia ou um defeito, pode provocar o feedback automático que teria que ser executado manualmente sem a inteligência artificial. Na fabricação, cada segundo conta, e este pode malograr. Na indústria farmacêutica, por exemplo, um problema relativamente pequeno pode afetar um grupo inteiro, causando perdas enormes.
Igualmente controle de qualidade da consistência. Com ferramentas automatizadas, todos os dados sobre estadas dos defeitos e das anomalias no sistema. A máquina pode selecionar conclusões dela, continuamente melhorando suas capacidades da detecção. Considerando que em métodos tradicionais do defeito e de detecção de anomalias, a eficácia da inspeção da qualidade pode deixar cair dramaticamente com todas as mudanças dos pessoais e custos do aumento.
Vantagens da detecção de anomalias visual AI-baseada na fabricação
A inteligência artificial está revolucionando a fabricação de várias maneiras, com muitos benefícios. Com inspeção visual AI-baseada, os fabricantes podem reduzir custos de operação perto:
Ao mesmo tempo, podem aumentar a satisfação do cliente e aumentar a reputação da empresa. Menos produtos defeituosos são entregados ao mercado, mais alta a satisfação.
O futuro da fabricação eficiente e de modelos de detecção de anomalias de aprendizagem profundos avançados
No controle de qualidade, a adoção difundida de métodos de detecção de anomalias aprender-baseados profundos é inevitável. A concorrência crescente no mercado, e a necessidade encontrar expectativas do consumidor, forçarão fabricantes a encontrar maneiras novas de aperfeiçoar suas linhas de produção. Aplicar algoritmos de aprendizagem da máquina às tarefas da inspeção visual é um delas, um movimento que possa salvar grandes empresas muito dinheiro e melhorar a eficiência de seus processos de produção.