Yapay Zekâ ile Hata Tespiti (CNN)
Geleneksel yöntemlerin yetersiz kaldığı rastgele yüzeylerde derin öğrenme ile çizik, vuruk ve leke tespiti — %98 başarı oranıyla.
Derin ÖğrenmeCNNAnomali Tespiti%98 Başarı
Geometrinin bittiği yerde yapay zekâ
Yüzey rastgele değişiyorsa — döküm, deri, tekstil, boyalı sac — kural tabanlı sistemler çizik, vuruk, sökük veya yağ lekesini ayırt etmekte zorlanır. Derin öğrenme modeli, örnek hata görüntüleriyle eğitilerek insan gözünün yakaladığını, insan hızının çok üzerinde yakalar.
%98Hata yakalama başarı oranı
CNNEvrişimli sinir ağı mimarisi
ONNXEndüstri standardı model çalıştırma
GPUGerçek zamanlı çıkarım
Kendi verinizle eğitim
Sistem, hattınızdan toplanan iyi/hatalı örneklerle eğitilir; anomali tabanlı yaklaşımlarda yalnızca sağlam parça görüntüleri bile yeterlidir. Model, üretim değiştikçe yeniden eğitilerek yaşayan bir kalite duvarı oluşturur. Demo talebi için bize ulaşın.
İlgili Ürünler
Bu uygulamada kullanılan ürünler
Opto Engineering Kameralar · Endüstriyel Kameralar
ITA246-GC-20C-EL-IP – Opto Engineering ITALA Kamera
Fiyat için teklif alınOpto Engineering Kameralar · Endüstriyel Kameralar
ITA246-GM-20C-EL-IP – Opto Engineering ITALA Kamera
Fiyat için teklif alınOpto Engineering Kameralar · Endüstriyel Kameralar
ITA204-GC-20C-EL-IP – Opto Engineering ITALA Kamera
Fiyat için teklif alınOpto Engineering Kameralar · Endüstriyel Kameralar
ITA162-GC-20C-EL-IP – Opto Engineering ITALA Kamera
Fiyat için teklif alınBu sistemi hattınıza kuralım mı?
Parçanızı, hattınızı ve toleransınızı anlatın — somut bir öneriyle dönelim.
Fiyat Teklifi İsteyin