အသွင်အပြင်စစ်ဆေးခြင်းတွင် AI နှင့် machine vision သည် အခန်းကဏ္ဍမည်မျှပါဝင်နိုင်သနည်း။

ကုန်ထုတ်လုပ်ငန်းသည် စက်မှုလယ်ယာနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် ထုတ်လုပ်မှုကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နေပြီး ရိုးရာအမြင်စစ်ဆေးခြင်းစနစ်များသည် ၎င်းတို့၏ ကန့်သတ်ချက်များကို တဖြည်းဖြည်း ထုတ်ဖော်ပြသလျက်ရှိသည်။ ရှုပ်ထွေးသော၊ ပုံမှန်မဟုတ်သော၊ သေးငယ်သောအသွင်အပြင်ချို့ယွင်းချက်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိသည့်အခါ စက်အမြင် + AI နက်နဲသောသင်ယူမှုပေါင်းစပ်မှုသည် အလိုအလျောက်အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုမျိုးဆက်သစ်အတွက် အရေးကြီးသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ ဒါဆို ဒီပေါင်းစပ်မှုကို ဘယ်လိုရနိုင်မလဲ။ အောက်ဖော်ပြပါသည် စက်ရူပါရုံကို မွေးစားခြင်းအတွက် နက်နဲသော နိဒါန်းကို ဖော်ပြပေးပါမည်။စမတ်ကင်မရာထောက်လှမ်းခြင်းသည် ထောက်လှမ်းခြင်းတွင် နက်နဲသောသင်ယူမှု၏အသုံးချမှုကို အလွယ်တကူနားလည်နိုင်စေပါသည်။

'မြင်နိုင်သည်' မှ 'နားလည်နိုင်သည်' အထိ- နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းသည် အသွင်အပြင်ကို သိရှိခြင်းအား ပြောင်းလဲစေသည်။

သမားရိုးကျ အမြင်အာရုံစစ်ဆေးခြင်းသည် ထုတ်ကုန်တစ်ခု အရည်အချင်းပြည့်မီခြင်းရှိ၊ သို့သော်၊ ပုံမှန်မဟုတ်သော ချို့ယွင်းသောပုံသဏ္ဍာန်များ၊ ရှုပ်ထွေးသောဖွဲ့စည်းပုံများ သို့မဟုတ် ပြင်းထန်သောနောက်ခံဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုရှိသော ထုတ်ကုန်များအတွက်၊ ဤနည်းလမ်းသည် မကြာခဏဆိုသလို ထောက်လှမ်းမှုလွဲချော်ခြင်း သို့မဟုတ် လွဲမှားခြင်းဖြစ်နိုင်ပြီး ထောက်လှမ်းမှုယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို အကြီးအကျယ်ထိခိုက်စေပါသည်။

စမတ်ကင်မရာများ၏ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု algorithm သည် 'ဒေတာမောင်းနှင်ခြင်း' ပုံစံဖြင့် ချို့ယွင်းချက်များကို လေ့လာသည်။ နမူနာပုံအများအပြားကို လေ့ကျင့်ခြင်းအားဖြင့်၊ မော်ဒယ်သည် ရှုပ်ထွေးသောချို့ယွင်းချက်ပုံစံများ၊ သေးငယ်သောပြောင်းလဲမှုများနှင့် ပုံမှန်မဟုတ်သောဖွဲ့စည်းပုံများကိုပင် ခွဲခြားသိရှိနိုင်ပြီး အမှန်တကယ် 'နားလည်နိုင်သော' အသိဉာဏ်ဖြင့် အသိအမှတ်ပြုမှုကို ရရှိစေသည်။

လျှောက်လွှာမှတ်တမ်း- 3C အီလက်ထရွန်နစ်စက်မှုလုပ်ငန်းရှိ Shell ခြစ်ရာကို ထောက်လှမ်းခြင်း။

3C အီလက်ထရွန်နစ်ပစ္စည်းထုတ်လုပ်သည့်ကုမ္ပဏီများကို နမူနာအဖြစ်ယူ၍ မိုဘိုင်းဖုန်းအဖုံးများကို ဆေးထိုးခြင်းပြီးနောက် မျက်နှာပြင်စစ်ဆေးခြင်းတွင် နာကျင်စရာအချက်များ အမြဲရှိနေသည်- ခြစ်ရာအမျိုးအစားအမျိုးမျိုးရှိပြီး အချို့သော ခြစ်ရာများသည် သာမန်ဖွဲ့စည်းပုံများနှင့် အလွန်နီးစပ်ပါသည်။ ကိုယ်တိုင်စစ်ဆေးခြင်း ထိရောက်မှု နည်းပါးသည်၊ မှားယွင်းသော ထောက်လှမ်းမှုနှုန်း မြင့်မားပြီး သမားရိုးကျ အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် တည်ငြိမ်စွာ ခွဲခြားရန် ခက်ခဲသည်။

အရည်အသွေးမြင့်စက်မှုကင်မရာများနှင့် AI လေ့ကျင့်ရေးပလပ်ဖောင်းများတပ်ဆင်ထားသည့် စမတ်ကင်မရာများ + နက်နဲသောသင်ယူမှုအမြင်ဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်ဖြေရှင်းချက်များကို အသုံးပြုရန် လုပ်ငန်းရှင်များအား ကျွန်ုပ်တို့အကြံပြုအပ်ပါသည်။ ရာနှင့်ချီသော ပုံများကိုသာ အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်သင်တန်းကို ပြီးမြောက်နိုင်ပါသည်။ အမှန်တကယ် အသုံးချမှုတွင်၊ အသိအမှတ်ပြုမှု တိကျမှုနှုန်းသည် 98% ထက် ပိုမိုပြီး မှားယွင်းသော အချက်ပေးမှုနှုန်းကို 2% အောက်သို့ လျှော့ချလိုက်သည် လိုင်းတစ်ခုလုံး၏ အလိုအလျောက်စနစ် အဆင့်ကို ထိရောက်စွာ တိုးတက်စေပါသည်။

နက်နဲသောသင်ယူမှုသည် ချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေခြင်းအတွက် အဘယ်ကြောင့် သင့်လျော်သနည်း။

ခိုင်မာသော လိုက်လျောညီထွေရှိမှု- ဆီစွန်းထင်းမှု၊ ကျင်းများ၊ ခြစ်ရာများကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးသောနောက်ခံများနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော ချို့ယွင်းချက်များကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်သည်

ပိုနည်းသော စည်းမျဉ်းများ- ရှုပ်ထွေးသော ထောက်လှမ်းခြင်းဆိုင်ရာ ယုတ္တိဗေဒကို ကိုယ်တိုင်သတ်မှတ်ရန် မလိုအပ်ဘဲ အမှားရှာပြင်သည့်အချိန်ကို လျှော့ချပါ။

စဉ်ဆက်မပြတ် သင်ယူခြင်း- မော်ဒယ်သည် ဆက်လက်သင်ယူပြီး ထောက်လှမ်းခြင်း စွမ်းဆောင်ရည်ကို စဉ်ဆက်မပြတ် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ပေးပါသည်။

ကျယ်ပြန့်စွာအသုံးပြုနိုင်သည်- သတ္တု၊ ပလပ်စတစ်၊ ဖန်၊ PCB၊ ကြွေထည်စသည်ဖြင့် အမျိုးမျိုးသော ပစ္စည်းများ၏ မျက်နှာပြင်ကို ထောက်လှမ်းရန် သင့်လျော်သည်။

အသုံးချခြင်းအတွက် သော့ချက်- ဆော့ဖ်ဝဲလ်နှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်း + ဒေတာ စုဆောင်းခြင်း။

နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုအမြင်စနစ်များကို အောင်မြင်စွာအသုံးချခြင်းသည် ဆော့ဖ်ဝဲလ်နှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲ၏ ပူးပေါင်းဒီဇိုင်းနှင့် ဒေတာအရင်းအမြစ်များစုပုံခြင်းမှ ခွဲထွက်၍မရပါ။ ကျွန်ုပ်တို့သည် သုံးစွဲသူများအား တိကျမှုမြင့်မားသောစက်မှုကင်မရာများ၊ စိတ်ကြိုက်အလင်းရင်းမြစ်စနစ်များ၊ စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်ပလပ်ဖောင်းများမှ AI မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတူးလ်ကွင်းဆက်များအထိ မတူညီသောလုပ်ငန်းခွင်အခြေအနေများအောက်တွင် စစ်ဆေးရေးစနစ်၏ အဆက်ပြတ်မှုနှင့် ထိရောက်မှုရှိကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် ပြီးပြည့်စုံသော ဖြေရှင်းချက်အစုံအလင်ဖြင့် ပေးဆောင်ပါသည်။

ထို့အပြင်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ပရောဂျက်ကို ချောမွေ့စွာ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်စေရန်အတွက် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ မှတ်စာများ၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားခြင်း၊ အသုံးချခြင်းနှင့် နောက်ပိုင်းတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းတို့ကို ပြီးမြောက်စေရန် သုံးစွဲသူများအား ကူညီရန် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်အမြင်အင်ဂျင်နီယာအဖွဲ့လည်း ရှိပါသည်။

အနာဂတ်ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ- edge intelligence + multi-modal ပေါင်းစပ်မှု

ကွန်ပြူတာပလက်ဖောင်းများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာမှုနှင့်အတူ၊ နက်နဲသော သင်ယူမှုပုံစံများကို အစွန်းတွင် အသုံးချလျက်ရှိသည်။ Multi-modal ထည့်သွင်းမှု (RGB၊ အနက်၊ အနီအောက်ရောင်ခြည် စသည်ဖြင့်) ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် ပိုမိုပြည့်စုံပြီး တိကျသော အသွင်အပြင်ကို သိရှိနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး၊ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော ကုန်ထုတ်လုပ်မှုသို့ ခိုင်မာသော တွန်းအားကို ထိုးသွင်းနိုင်ပါသည်။

ပုံပန်းသဏ္ဍာန်ချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုသည်အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှု၏သော့ချက်ဖြစ်သည်။ စက်ရူပါရုံနှင့် AI နည်းပညာများသည် ဆက်လက်ရင့်ကျက်လာသည်နှင့်အမျှ နက်နဲသောသင်ယူမှုကိုအခြေခံ၍ ထောက်လှမ်းမှုဆိုင်ရာဖြေရှင်းချက်များသည် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သောအဆင့်မြှင့်တင်မှုများရရှိရန် အဓိကကုန်ထုတ်လုပ်မှုကုမ္ပဏီများအတွက် အရေးကြီးသောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်လာသည်။

ချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေမှု ထိရောက်မှုနည်းခြင်းနှင့် မှားယွင်းသော ထောက်လှမ်းမှုနှုန်း မြင့်မားခြင်းကဲ့သို့သော ပြဿနာများနှင့် ရင်ဆိုင်နေရပါက၊ ကြိုဆိုပါသည်။ကျွန်ုပ်တို့ထံ ဆက်သွယ်ပါ ။စိတ်ကြိုက်နက်နဲသောသင်ယူမှုအမြင်ဖြေရှင်းချက်များကိုရယူရန်နှင့် အတူတကွအရည်အသွေးမြင့်ထုတ်လုပ်ရေးခေတ်သစ်ဆီသို့ ကူးပြောင်းရန်