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計算機視覚および機械学習の助けられた変則の検出の重要性
私達の利点
| 1. AIのアルゴリズム: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. 複数の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. 高精度:検出の正確さは高い場合もある |
| 5. モジュール化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 |
| 6. 作動すること容易:作動することは容易維持すること容易であり、 |
| 7. 安全: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 |
生産ラインの従来の点検
産業年齢の始めから、製造業者はずっと一貫作業のプロセスそして製品品質を監察するのに異なった技術を使用している。早い製品品質の点検は主に手動で行われた。しかし産業オートメーションの製造業そして開発のスケールと、自然に質を監視し、生産ラインの問題を検出することは困難になった。質の検査官がたくさんのプロダクトを扱うことは困難であり個々の主観性は容易に試験結果に影響を与えることができる。仕事の単調そしてrepetitivenessとつながれて、それは間違いの可能性を疲れさせ、高めるために導く。
変則の検出のオートメーションへの紹介
オートメーションは妥協の品質規格なしで生産を劇的増加できる製造業者のための進歩である。最新式の技術は既に欠陥および変則の検出のような最も失策の多い仕事を含むほとんどの工程のオートメーションを、可能にする。技術の開発者は普通規則、手続き型の、不完全に合わせられたアプローチを適用範囲が広い、自己学習を用いる取り替える、および物を自己改良すること変える。
計算機視覚および機械学習の助けられた変則の検出
従来の目視検差に多くの限定の最も大きい比較的遅い応答であることがある。機械が変則か欠陥を検出すれば、人工知能なしで手動で行われなければならない自動フィードバックを誘発できる。製造業では、あらゆる第2は数え、これは逆火できる。製薬産業では、例えば、比較的小さい問題は巨大な損失を引き起こす全体のバッチにより影響を与えることができる。
また一貫性の品質保証。自動化された用具を使って、システムの欠陥および変則の滞在についてのすべてのデータ。機械はそれから結論を出すことができ絶えず検出の機能を改善する。従来の欠陥および変則の検出方法で、質の点検の有効性が人員の変更および増加の費用と劇的に落ちることができる一方。
製造業のAIベースの視覚変則の検出の利点
人工知能は多くの利点との多くの方法で製造業を、革命化している。AIベースの目視検差を使うと、製造業者は操業費用を下記によって削減できる:
同時に、それらは顧客満足を高め、会社の評判を高めてもいい。少数の不良品は市場渡される、より高いに満足。
有効な製造業および高度の深い学習の変則の検出モデルの未来
品質保証では、深い学ベースの変則の検出方法の広まった採用は避けられない。市場の増加しつつある競争、および必要性は消費者期待に応える製造業者に生産ラインを最大限に活用する新しい方法を見つけさせる。目視検差の仕事に機械学習のアルゴリズムを適用することはそれらの1つ、大きい会社を多くのお金救い、彼らの工程の効率を改善できる移動である。
