Որքա՞ն դեր կարող են խաղալ AI-ն և մեքենայական տեսողությունը արտաքին տեսքի ստուգման մեջ:

Արտադրական արդյունաբերությունը շարունակում է հետամուտ լինել մեքենայացված և բարձր արդյունավետությամբ արտադրությանը, և ավանդական տեսողական ստուգման համակարգերը աստիճանաբար բացահայտում են իրենց սահմանափակումները: Բարդ, անկանոն և փոքր տեսքի թերությունների հայտնաբերման դեպքում մեքենայական տեսողության + AI խորը ուսուցման համադրությունը դառնում է կարևոր գործիք նոր սերնդի որակի ավտոմատացված հսկողության համար: Այսպիսով, ինչպես եք ստանում այս համադրությունը: Հետևյալը կտրամադրի մեքենայական տեսողության ընդունման խորը ներածություն:Խելացի տեսախցիկի հայտնաբերումը թույլ է տալիս հեշտությամբ հասկանալ հայտնաբերման մեջ խորը ուսուցման կիրառումը:

«Տեսանելիից» մինչև «հասկանալի». խորը ուսուցումը փոխում է արտաքին տեսքի հայտնաբերումը

Ավանդական տեսողական ստուգումը հիմնված է ֆիքսված կանոնների վրա, ինչպիսիք են մոխրագույնի սանդղակը, հակադրությունը, եզրը և այլ ալգորիթմներ՝ որոշելու համար, թե արդյոք արտադրանքը որակավորված է: Այնուամենայնիվ, անկանոն արատների ձևեր, բարդ հյուսվածքներ կամ ուժեղ ֆոնային միջամտություն ունեցող ապրանքների համար այս մեթոդը հաճախ հակված է բաց թողնված հայտնաբերման կամ սխալ գնահատման, ինչը լրջորեն ազդում է հայտնաբերման հուսալիության վրա:

Խելացի տեսախցիկների խորը ուսուցման ալգորիթմը սովորում է թերությունները «տվյալների վրա հիմնված» եղանակով: Մեծ թվով նմուշների պատկերների վրա ուսուցման միջոցով մոդելը կարող է բացահայտել բարդ թերությունների ձևերը, փոքր փոփոխությունները և նույնիսկ աննորմալ հյուսվածքները՝ հասնելով իսկապես «հասկանալի» խելացի ճանաչմանը:

Կիրառման գրառում. Կեղևի քերծվածքների հայտնաբերում 3C էլեկտրոնիկայի արդյունաբերության մեջ

Որպես օրինակ վերցնելով 3C էլեկտրոնիկա արտադրող ընկերությունները, բջջային հեռախոսների պատյանների ներարկման ձևավորումից հետո մակերևութային զննման ժամանակ միշտ եղել են ցավոտ կետեր. կան տարբեր տեսակի քերծվածքներ, և որոշ փոքր քերծվածքներ շատ մոտ են նորմալ հյուսվածքներին: Ձեռքով ստուգման արդյունավետությունը ցածր է, կեղծ հայտնաբերման արագությունը բարձր է, և ավանդական տեսողական ալգորիթմները դժվար է կայուն կերպով նույնականացնել:

Խորհուրդ ենք տալիս ձեռնարկություններին օգտագործել խելացի տեսախցիկներ + խորը ուսուցման վիզուալ ալգորիթմի լուծումներ՝ հագեցած բարձր լուծաչափով արդյունաբերական տեսախցիկներով և AI ուսումնական հարթակներով։ Մոդելի ուսուցումը կարող է ավարտվել՝ օգտագործելով միայն հարյուրավոր ծանոթագրված պատկերներ: Փաստացի տեղակայման ժամանակ ճանաչման ճշգրտության մակարդակը հասել է ավելի քան 98%-ի, իսկ կեղծ ահազանգի մակարդակը կրճատվել է մինչև 2%՝ արդյունավետորեն բարելավելով ամբողջ գծի ավտոմատացման մակարդակը:

Ինչու՞ է խորը ուսուցումը հարմար թերությունների հայտնաբերման համար:

Ուժեղ հարմարվողականություն. կարող է դիմակայել բարդ ֆոնին և չկառուցված թերություններին, ինչպիսիք են նավթի հետքերը, փոսերը, քերծվածքները և այլն:

Ավելի քիչ կանոններ. Կարիք չկա ձեռքով սահմանել հայտնաբերման բարդ տրամաբանությունը՝ նվազեցնելով վրիպազերծման ժամանակը:

Շարունակական ուսուցում. մոդելը շարունակում է սովորել և շարունակաբար օպտիմալացնում է հայտնաբերման աշխատանքը:

Լայնորեն կիրառելի. Հարմար է տարբեր նյութերի մակերեսային հայտնաբերման համար, ինչպիսիք են մետաղը, պլաստիկը, ապակին, PCB, կերամիկա և այլն:

Տեղադրման բանալին՝ ծրագրային ապահովման և ապարատային համագործակցություն + տվյալների կուտակում

Խորը ուսուցման տեսլականի համակարգերի հաջող կիրառումը անբաժանելի է ծրագրային ապահովման և սարքավորումների համատեղ ձևավորումից և տվյալների ռեսուրսների կուտակումից: Մենք հաճախորդներին տրամադրում ենք լուծումների ամբողջական փաթեթ՝ բարձր ճշգրտության արդյունաբերական տեսախցիկներից, հարմարեցված լույսի աղբյուրների համակարգերից, արդյունաբերական ալգորիթմային հարթակներից մինչև AI մոդելների մշակման գործիքների շղթաներ՝ տարբեր աշխատանքային պայմաններում ստուգման համակարգի շարունակականությունն ու արդյունավետությունն ապահովելու համար:

Բացի այդ, մենք նաև ունենք վիզուալ ինժեներների պրոֆեսիոնալ թիմ, որն օգնում է հաճախորդներին ավարտել տվյալների հավաքագրումը, ծանոթագրումը, վերապատրաստումը, տեղակայումը և հետագայում օպտիմալացումը՝ ապահովելու ծրագրի սահուն իրականացումը:

Ապագա միտումներ՝ եզրային ինտելեկտ + բազմամոդալ միաձուլում

Հաշվողական հարթակների զարգացման հետ մեկտեղ խորը ուսուցման մոդելները նույնպես տեղակայվում են եզրին: Համակցված բազմամոդալ մուտքագրման հետ (RGB, խորություն, ինֆրակարմիր և այլն), կարելի է հասնել արտաքին տեսքի ավելի համապարփակ և ճշգրիտ հայտնաբերման՝ ուժեղ ազդակ ներարկելով խելացի արտադրության մեջ:

Արտաքին տեսքի թերությունների հայտնաբերումը որակի վերահսկման բանալին է: Քանի որ մեքենայական տեսլականը և AI տեխնոլոգիաները շարունակում են հասունանալ, խորը ուսուցման վրա հիմնված հայտնաբերման լուծումները դառնում են կարևոր միջոց խոշոր արտադրական ընկերությունների համար՝ հասնելու խելացի արդիականացման:

Եթե ​​դուք բախվում եք այնպիսի խնդիրների, ինչպիսիք են թերության հայտնաբերման ցածր արդյունավետությունը և կեղծ հայտնաբերման բարձր մակարդակը, բարի գալուստԿապվեք մեզ հետ , որպեսզի ստանաք անհատականացված խորը ուսուցման տեսլականի լուծումներ և միասին շարժվեք դեպի բարձրորակ արտադրության նոր դարաշրջան: