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システムの利点
| 1.AIアルゴリズム:安定性が高い、環境および背景の妨害に合わせる;異なった欠陥のサンプルは訓練の後で自動的に識別することができる |
| 2.Dataization:独立したデータベースは、多数のサンプルを、非よいプロダクトを分析するために救い、歴史を保つ |
| 3.Multiオリエンテーション:サンプルの中でそしての外で広範囲360 ° |
| 4.High精密:検出の正確さは高い場合もある |
| 5.Modularizationは顧客の実際の必要性に従って、柔軟に検出機能を高めるか、または減らすことができる |
| 作動するべき6.Easy:作動することは容易維持すること容易であり、 |
| 7.Safety:医薬品の生産環境に完全に準拠した医学等級材料の製造業 |
点検主義
陶磁器の企業の品質管理はが最近オートメーションの利点を収獲し始めてしまった世界の品質管理のまわりの多くの工場でまだ生産のバッチの一部として検出されるひび、粒状化および異常な表面救助のようなさまざまな視覚欠陥のための訓練された人員によって手動でされる。
人工的な検出のセラミック タイルが生産の速度の要因になるために、手動検出の不利な点高価なとき人為的なミス、よりよい解決に大量生産ラインから傾向がある主観的な推論および条件のような理由に人間の検出、よる解決ずっとあるので結果は同様に廃物をかもしれなかったりプロダクトおよび労働時間の質の損失を減らす。
点検細部
傷つけられるかもしれなくサンプルを生産のバッチに思い出させるために計算機視覚システムに基づいて取付けそれ以上のテストは欠陥の検出の欠陥の部品、この種類および視覚必要性比較的安いハードウェアに基づいて分類体系を見つけるのを助けるとセラミック タイルの各部分、ハードウェア障害であるかもしれない自動欠陥の分類に加えて、見つけることができカメラおよび統合を生産ラインで指定する。
システムのソフトウェア部品は生産ラインの植物、光条件、および可能な欠陥のタイプを考慮に入れる学習段階に使用される材料のタイプに適応を要求する。
KEYE TECHの検出の技術は人間の目の代りにイメージ センサーの使用、100%の表面欠陥、欠陥の正確な検出を示し、生産の欠陥情報統計量、分類および、プロダクトの分類プロセス制御、分析、最適化分類および修飾されたプロダクトの不適当なプロダクトは、顧客の信頼および満足を改善する。
機械化プロセス
