AI ແລະວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກສາມາດມີບົດບາດຫຼາຍປານໃດໃນການກວດສອບຮູບລັກສະນະ?

ອຸດສາຫະກໍາການຜະລິດຍັງສືບຕໍ່ດໍາເນີນການຜະລິດເຄື່ອງຈັກແລະປະສິດທິພາບສູງ, ແລະລະບົບການກວດກາສາຍຕາແບບດັ້ງເດີມແມ່ນຄ່ອຍໆເປີດເຜີຍຂໍ້ຈໍາກັດຂອງພວກເຂົາ. ເມື່ອປະເຊີນກັບການກວດພົບຂໍ້ບົກພ່ອງຂອງຮູບຮ່າງທີ່ສັບສົນ, ບໍ່ສະຫມໍ່າສະເຫມີ, ແລະຂະຫນາດນ້ອຍ, ການປະສົມປະສານຂອງວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກ + ການຮຽນຮູ້ເລິກ AI ໄດ້ກາຍເປັນເຄື່ອງມືທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການຜະລິດໃຫມ່ຂອງການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບອັດຕະໂນມັດ. ດັ່ງນັ້ນທ່ານໄດ້ຮັບການປະສົມປະສານນີ້ແນວໃດ? ຕໍ່ໄປນີ້ຈະໃຫ້ຄໍາແນະນໍາໃນຄວາມເລິກກ່ຽວກັບການຮັບຮອງເອົາວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກ.ການກວດຫາກ້ອງຖ່າຍຮູບອັດສະລິຍະ ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈງ່າຍໃນການນໍາໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເລິກໃນການກວດສອບ.

ຈາກ 'ເຫັນໄດ້' ເປັນ 'ເຂົ້າໃຈໄດ້': ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງປັບປຸງການຊອກຄົ້ນຫາຮູບລັກສະນະ

ການກວດກາສາຍຕາແບບດັ້ງເດີມແມ່ນອີງໃສ່ກົດລະບຽບທີ່ຄົງທີ່, ເຊັ່ນ: ຂະຫນາດສີຂີ້ເຖົ່າ, ກົງກັນຂ້າມ, ຂອບແລະສູດການຄິດໄລ່ອື່ນໆເພື່ອກໍານົດວ່າຜະລິດຕະພັນມີຄຸນສົມບັດຫຼືບໍ່. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ສໍາລັບຜະລິດຕະພັນທີ່ມີຮູບຮ່າງຜິດປົກກະຕິທີ່ບໍ່ສະຫມໍ່າສະເຫມີ, ໂຄງສ້າງທີ່ຊັບຊ້ອນຫຼືການແຊກແຊງພື້ນຖານທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ວິທີການນີ້ມັກຈະມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການກວດພົບຫຼືການຕັດສິນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງການກວດສອບຢ່າງຮ້າຍແຮງ.

ຂັ້ນຕອນການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງຂອງກ້ອງອັດສະລິຍະຮຽນຮູ້ຂໍ້ບົກພ່ອງໃນລັກສະນະ 'ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ'. ໂດຍຜ່ານການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຈໍານວນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຮູບພາບຕົວຢ່າງ, ຮູບແບບສາມາດກໍານົດຮູບຮ່າງຂອງຂໍ້ບົກພ່ອງທີ່ຊັບຊ້ອນ, ການປ່ຽນແປງຂະຫນາດນ້ອຍແລະແມ້ກະທັ້ງໂຄງສ້າງທີ່ຜິດປົກກະຕິ, ບັນລຸການຮັບຮູ້ທີ່ສະຫລາດຢ່າງແທ້ຈິງ 'ເຂົ້າໃຈໄດ້'.

ບັນທຶກຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ: Shell Scratch Detection ໃນອຸດສາຫະກໍາເອເລັກໂຕຣນິກ 3C

ການເອົາບໍລິສັດຜະລິດເຄື່ອງໃຊ້ໄຟຟ້າ 3C ເປັນຕົວຢ່າງ, ມີຈຸດເຈັບປວດສະເຫມີໃນການກວດສອບດ້ານຫຼັງຈາກການສີດຂອງທໍ່ໂທລະສັບມືຖື: ມີຮອຍຂີດຂ່ວນຕ່າງໆ, ແລະບາງຮອຍຂີດຂ່ວນເລັກນ້ອຍແມ່ນໃກ້ຊິດກັບໂຄງສ້າງປົກກະຕິ. ປະສິດທິພາບການກວດສອບດ້ວຍມືແມ່ນຕໍ່າ, ອັດຕາການກວດພົບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແມ່ນສູງ, ແລະລະບົບສາຍຕາແບບດັ້ງເດີມແມ່ນຍາກທີ່ຈະລະບຸໄດ້ຢ່າງໝັ້ນຄົງ.

ພວກເຮົາແນະນໍາໃຫ້ວິສາຫະກິດນໍາໃຊ້ກ້ອງຖ່າຍຮູບອັດສະລິຍະ + ການຮຽນຮູ້ເລິກການແກ້ໄຂລະບົບສາຍຕາ, ພ້ອມກັບກ້ອງຖ່າຍຮູບອຸດສາຫະກໍາທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງແລະເວທີການຝຶກອົບຮົມ AI. ການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງສາມາດສໍາເລັດໄດ້ໂດຍການໃຊ້ພຽງແຕ່ຫຼາຍຮ້ອຍຮູບພາບປະກອບ. ໃນການປະຕິບັດຕົວຈິງ, ອັດຕາຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຮັບຮູ້ໄດ້ບັນລຸຫຼາຍກ່ວາ 98%, ແລະອັດຕາການເຕືອນໄພທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງໄດ້ຖືກຫຼຸດລົງຕໍ່າກວ່າ 2%, ປະສິດທິຜົນການປັບປຸງລະດັບອັດຕະໂນມັດຂອງສາຍທັງຫມົດ.

ເປັນຫຍັງການຮຽນຮູ້ເລິກຈຶ່ງເໝາະສົມກັບການກວດຫາຂໍ້ບົກພ່ອງ?

ການປັບຕົວທີ່ເຂັ້ມແຂງ: ສາມາດຈັດການກັບພື້ນຫລັງທີ່ສັບສົນແລະຂໍ້ບົກພ່ອງທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ, ເຊັ່ນ: ຮອຍເປື້ອນນ້ໍາມັນ, ຂຸມ, ຮອຍຂີດຂ່ວນ, ແລະອື່ນໆ.

ກົດລະບຽບຫນ້ອຍລົງ: ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງກໍານົດເຫດຜົນການຊອກຄົ້ນຫາທີ່ສັບສົນດ້ວຍຕົນເອງ, ຫຼຸດຜ່ອນເວລາການດີບັກ.

ການຮຽນຮູ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ: ຮູບແບບສືບຕໍ່ຮຽນຮູ້ແລະສືບຕໍ່ເພີ່ມປະສິດທິພາບການຊອກຄົ້ນຫາ.

ນຳໃຊ້ໄດ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ: ເໝາະສຳລັບການກວດຫາພື້ນຜິວຂອງວັດສະດຸຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ໂລຫະ, ພາດສະຕິກ, ແກ້ວ, PCB, ceramics, ແລະອື່ນໆ.

ກຸນແຈໃນການນຳໃຊ້: ການຮ່ວມມືຊອບແວ ແລະຮາດແວ + ການສະສົມຂໍ້ມູນ

ການນໍາໃຊ້ສົບຜົນສໍາເລັດຂອງລະບົບວິໄສທັດການຮຽນຮູ້ເລິກແມ່ນແຍກອອກຈາກການອອກແບບການຮ່ວມມືຂອງຊອບແວແລະຮາດແວແລະການສະສົມຂອງຊັບພະຍາກອນຂໍ້ມູນ. ພວກເຮົາໃຫ້ລູກຄ້າທີ່ມີຊຸດການແກ້ໄຂທີ່ສົມບູນຈາກກ້ອງຖ່າຍຮູບອຸດສາຫະກໍາທີ່ມີຄວາມແມ່ນຍໍາສູງ, ລະບົບແຫຼ່ງແສງສະຫວ່າງທີ່ກໍາຫນົດເອງ, ເວທີ algorithm ອຸດສາຫະກໍາໄປສູ່ລະບົບຕ່ອງໂສ້ເຄື່ອງມືການພັດທະນາແບບຈໍາລອງ AI ເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມຕໍ່ເນື່ອງແລະປະສິດທິພາບຂອງລະບົບການກວດກາພາຍໃຕ້ເງື່ອນໄຂການເຮັດວຽກທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

ນອກຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາຍັງມີທີມງານມືອາຊີບຂອງວິສະວະກອນສາຍຕາເພື່ອຊ່ວຍລູກຄ້າໃນການສໍາເລັດການເກັບຂໍ້ມູນ, ຄໍາບັນຍາຍ, ການຝຶກອົບຮົມ, ການປະຕິບັດແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນພາຍຫລັງເພື່ອຮັບປະກັນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດໂຄງການທີ່ລຽບງ່າຍ.

ແນວໂນ້ມໃນອະນາຄົດ: edge intelligence + multi-modal fusion

ດ້ວຍ​ການ​ພັດ​ທະ​ນາ​ຂອງ​ເວ​ທີ​ຄອມ​ພິວ​ເຕີ​, ຮູບ​ແບບ​ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ເລິກ​ຍັງ​ໄດ້​ຖືກ​ນໍາ​ໃຊ້​ຢູ່​ໃນ​ແຂບ​ໄດ້​. ປະສົມປະສານກັບການປ້ອນຂໍ້ມູນຫຼາຍຮູບແບບ (RGB, ຄວາມເລິກ, ອິນຟາເຣດ, ແລະອື່ນໆ), ການກວດສອບຮູບລັກສະນະທີ່ສົມບູນແບບແລະຖືກຕ້ອງສາມາດບັນລຸໄດ້, ສັກຢາກະຕຸ້ນທີ່ເຂັ້ມແຂງເຂົ້າໄປໃນການຜະລິດອັດສະລິຍະ.

ການກວດຫາຂໍ້ບົກພ່ອງຂອງຮູບລັກສະນະແມ່ນກຸນແຈຂອງການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບ. ໃນຂະນະທີ່ວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກແລະເຕັກໂນໂລຢີ AI ຍັງສືບຕໍ່ເປັນຜູ້ໃຫຍ່, ການແກ້ໄຂການຊອກຄົ້ນຫາໂດຍອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງກາຍເປັນວິທີທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບບໍລິສັດຜະລິດໃຫຍ່ເພື່ອບັນລຸການຍົກລະດັບອັດສະລິຍະ.

ຖ້າ​ຫາກ​ວ່າ​ທ່ານ​ກໍາ​ລັງ​ປະ​ເຊີນ​ກັບ​ບັນ​ຫາ​ເຊັ່ນ​ປະ​ສິດ​ທິ​ພາບ​ການ​ກວດ​ສອບ​ຂໍ້​ບົກ​ຜ່ອງ​ຕ​່​ໍ​າ​ແລະ​ອັດ​ຕາ​ການ​ກວດ​ພົບ​ຜິດ​ພາດ​ສູງ​, ຍິນ​ດີ​ຕ້ອນ​ຮັບ​ຕິດ​ຕໍ່​ພວກ​ເຮົາ ​ເພື່ອ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ແກ້​ໄຂ​ວິ​ໄສ​ທັດ​ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ເລິກ​ທີ່​ປັບ​ແຕ່ງ​ແລະ​ກ້າວ​ໄປ​ສູ່​ຍຸກ​ໃຫມ່​ຂອງ​ການ​ຜະ​ລິດ​ຄຸນ​ນະ​ພາບ​ສູງ​ຮ່ວມ​ກັນ​.