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産業オートメーション向けのディープラーニングアルゴリズムを備えた AI 外観検査システム
設備の特徴
| 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 |
AI外観検査の価値
目視検査の原理
人間の目で欠陥を検出できるのと同じように、十分にトレーニングされた AI ビジョン システムがより効率的に欠陥を検出できます。AI ベースのビジョン システムが画像をキャプチャし、処理のために中央の「脳」に送信します。AIの「頭脳」は、画像と既存の知識を照らし合わせることで、より詳細な意味を導き出します。
AI ベースのビジョン システムは、これら 2 つの統合されたコンポーネントで構成されます。認識デバイスは「目」として機能し、ディープ ラーニング アルゴリズムは「脳」として機能します。統合されたシステムは、人間の目と脳が画像を解釈する能力をうまく模倣しています。
AI ベースの視覚システムは、AI の「脳」がより多くの情報を保存するため、人間の目よりも効率的です。強力な計算能力により、利用可能なデータをすばやく解析できます。このシステムは、写真やビデオ内のオブジェクトを分類し、複雑な視覚認識タスクを実行できます。画像とキャプションの検索、オブジェクトの検出、認識と分類など。
KEYE AIビジョンのメリット
1.迅速な実装
数十年前の自動化システムは、欠陥ライブラリ、例外リスト、および複雑なフィルターに依存していました。情報の正確性を確保するために情報の蓄積、クリーニング、再実行に費やす時間は、効率を低下させ、労力を無駄にします。人工知能と深層学習には、長いプログラミングや長いアルゴリズムは必要ありません。システムはすぐに学習し、数週間でトレーニングできます。
2. 製品の改良と品質管理
メーカーは、AI を使用して検査結果を記録し、製品の品質を評価できます。検査画像と結果を追跡して記録することができます。これらの対策により、将来の故障が防止され、時間と追加の生産コストが節約されます。ディープ ラーニング ベースのマシン ビジョンをすべての計画と検査に適用することで、メーカーは問題を早期に検出して解決することができます。
3.人件費の削減
AI ソリューションは、ほとんどの専門家よりも高度な人間によるレビューを受けています。スタッフの離職も問題であり、人件費は毎年増加しています。これらの理由から、AI ベースの外観検査は、人間の労働よりも費用対効果が高くなります。
