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製造業の品質管理のために構築された AI 外観検査ソリューション
私たちの利点
| 1. AI アルゴリズム: 安定性が高く、環境や背景の乱れに適応します。トレーニング後にさまざまな欠陥サンプルを自動的に識別できます |
| 2. データ化: 独立したデータベース、複数のサンプルの保存、不良品の分析、および履歴の保持 |
| 3.多方向性：サンプルの内側と外側を360°包括的に |
| 4.高精度：検出精度が高くなる可能性があります |
| 5.モジュール化、顧客の実際のニーズに応じて検出機能を柔軟に増減できます |
| 6.操作が簡単：操作が簡単で、メンテナンスが簡単です |
| 7.安全性：医療用品の生産環境に完全に準拠した医療グレードの材料製造 |
製造業と人工知能
Google Cloud の調査によると、製造会社は COVID-19 のパンデミックにより AI とビッグデータの利用を増やしており、AI を使用している製造会社の 66% が AI への依存度が高まっていることを示しています。
日常業務を支援するために製造業に人工知能を導入する
調査によると、日常業務で AI を使用している企業は、主に事業継続支援 (38%)、従業員の効率向上 (38%)、従業員全体の支援 (34%) に AI を使用していることが示されています。また、人工知能 (機械学習) は、規範的な分析を提供したり、安全上の問題にフラグを立てたり、製造現場での潜在的な欠陥を検出したりすることで、作業員の効率を向上させることができます。
AIは一般的に、品質検査、製品/ライン検査、サプライチェーン管理、在庫管理などに使用されます。
外観検査 AI ソリューション
製造プロセスは通常、1 つまたは複数のステップで構成され、その多くでは製品の欠陥を視覚的に検査する必要があります。多くの場合、目視検査は非常に手作業のプロセスであり、時間がかかり、エラーが発生しやすくなっています。ルールベースの外観検査機も長年にわたって登場してきましたが、それぞれのアプローチには欠点があります。
人工知能 (AI) は、より多くのイノベーションを最前線にもたらすことを約束します。理論的には、AI を使用することには複数の利点があります。
産業用アプリケーション
現在、Visual Inspection AI (Visual Inspection AI) は、特定の品質管理の問題など、次の業界および使用シナリオで使用されています。
