Anhui Keye Intelligent Technology Co., Ltd
L'IA pour la vie
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L'importance de la vision d'ordinateur et de la détection d'anomalie facilitée par apprentissage automatique
Nos avantages
| 1. Algorithme d'AI : de forte stabilité, s'adaptant à la perturbation d'environnement et de fond ; différents échantillons de défaut peuvent être automatiquement identifiés après la formation |
| 2. Dataization : La base de données indépendante, sauvent les échantillons multiples, analyser de non-bons produits, et maintiennent l'histoire |
| 3. Multi-orientation : ° 360 complet à l'intérieur et en dehors des échantillons |
| 4. Haute précision : l'exactitude de détection peut être haute |
| 5. La modularisation, peut avec souplesse augmenter ou diminuer la fonction de détection selon les besoins réels de client |
| 6. Facile à utiliser : Il est facile d'utiliser et facile à maintenir |
| 7. Sécurité : Fabrication de matériel de catégorie médicale, entièrement conforme avec l'environnement de production de fournitures médicales |
Inspection traditionnelle des lignes de production
Depuis le début de l'âge industriel, les fabricants avaient employé différentes technologies pour surveiller le processus et la qualité du produit sur la chaîne de montage. L'inspection tôt de qualité du produit a été principalement faite manuellement. Mais avec l'échelle de la fabrication et du développement de l'automation industrielle, il est naturellement devenu plus difficile de surveiller la qualité et de détecter des problèmes sur la chaîne de production. Il est difficile que les inspecteurs de qualité manipulent de grandes quantités de produits, et la subjectivité individuelle peut facilement affecter les résultats d'essai. Ajouté à la monotonie et à la répétition des tâches, elle mènera pour fatiguer et augmenter la possibilité d'erreurs.
Introduction à l'automation de détection d'anomalie
L'automation est une percée pour les fabricants qui peuvent augmenter considérablement la production sans normes de qualité compromettantes. La technologie de pointe permet déjà l'automation de la plupart des processus de fabrication, y compris les tâches les plus sujettes aux erreurs telles que la détection de défaut et d'anomalie. Les promoteurs de technologie changent normalement les règles, approches procédurales et mal adaptées de remplacement avec flexible, autodidacte, et auto-amélioration de ceux.
Vision d'ordinateur et détection d'anomalie facilitée par apprentissage automatique
Les inspections visuelles traditionnelles ont plus grand être de beaucoup de limitations-le des réponses relativement lentes. Une fois que la machine détecte une anomalie ou un défaut, elle peut déclencher le retour automatique qui devrait être effectué manuellement sans intelligence artificielle. À la fabrication, chaque deuxième compte, et ceci peut pétarder. Dans l'industrie pharmaceutique, par exemple, un problème relativement petit peut affecter un groupe entier, causant des pertes énormes.
Également garantie de la qualité de la cohérence. Avec les outils automatisés, toutes les données au sujet des séjours de défauts et d'anomalies dans le système. La machine peut tirer des conclusions de elle, sans interruption améliorant ses capacités de détection. Considérant que dans des méthodes de dépistage traditionnelles de défaut et d'anomalie, l'efficacité de l'inspection de qualité peut chuter nettement avec tous les changements de personnel et coûts d'augmentation.
Avantages de détection visuelle basée sur AI d'anomalie à la fabrication
L'intelligence artificielle révolutionne la fabrication de plusieurs manières, avec beaucoup d'avantages. Avec l'inspection visuelle basée sur AI, les fabricants peuvent réduire des frais d'exploitation par :
En même temps, ils peuvent augmenter la satisfaction du client et augmenter la réputation de la société. Les moins produits défectueux sont livrés au marché, plus la satisfaction est haute.
L'avenir de la fabrication efficace et des modèles de détection de étude profonds avancés d'anomalie
Dans la garantie de la qualité, l'adoption répandue des méthodes de dépistage basées sur apprendre profondes d'anomalie est inévitable. La concurrence croissante sur le marché, et la nécessité de répondre à des attentes du consommateur, forceront des fabricants à trouver de nouveaux moyens d'optimiser leurs lignes de production. L'application des algorithmes d'apprentissage automatique aux tâches d'inspection visuelle est l'une d'entre elles, un mouvement qui peut sauver de grandes sociétés beaucoup d'argent et améliorer l'efficacité de leurs processus de fabrication.