Vragen

In de eerste plaats moet de klant ons informeren over de producten en hun stijlen die moeten worden getest, alsook over de soorten gebreken die moeten worden getest.Het is het beste om foto's te verstrekken zodat we het kostenbudget van het testsysteem kunnen evaluerenAls de klant besluit om te kopen, moet hij alle defecte monsters voor ons voorbereiden om het eindtestsysteem te bevestigen.We kunnen het contract tekenen.De algemene leveringscyclus is 4-8 weken, en voor verzending, zullen we uitrusting operationeel testen en algoritme toevoeging uitvoeren.

Nadat de apparatuur op de bouwplaats van de klant is afgeleverd, zullen we ingenieurs laten komen om het ter plaatse te installeren.We zullen systematische training aanbieden aan de ingenieurs van de klantIn de latere fase hebben we een speciaal technisch support team om alle systeem software problemen voor de klant op te lossen via de AI cloud platform.en antwoord binnen 15 minuten tijdens de werktijden en 1 uur tijdens de feestdagen.

In vergelijking met traditionele handmatige detectie heeft machine vision inspectie de kenmerken van snellere snelheid, betere detectiestabiliteit en gemakkelijker beheer.Onze detectie-machine kan 24 uur per dag werken.De resultaten van de detectie worden niet beïnvloed door verschillende factoren.De huidige detectie-algoritmen zijn overgegaan van volledige aanpassing naar een semi-aanpassing en semi-standaard staatIn het kader van het onderzoek van de kwaliteit van het materiaal en de kosten van de visuele inspectieapparatuur is een aanzienlijke vermindering geboekt.Van het controleren van productnormen voor ondernemingen tot het verlagen van de productiekosten, om automatiseringsnormen voor bedrijven te bieden, is het gebruik van een visuele inspectie machine de beste keuze.

Momenteel zijn de overgrote meerderheid van de visuele inspectie-software op de wereldmarkt traditionele algoritmen, niet AI-algoritmen, algemeen bekend als forward comparison.Door goede productgegevens in te voeren en te vergelijken met andere productenTraditionele algoritmen zijn algoritmenstandaarden die zijn vastgesteld op basis van de eerste generatie meetgegevens.die productmatching detecteren en zich aanpassen aan softwareDe software heeft verschillende defectenmodules vooraf ingesteld en de operators op locatie cirkelen verschillende defectenmodules naar verschillende posities van het product voor detectie.Als het gedetecteerde product snel door de detectiecamera beweegt, kan de detectiepositie in verschillende mate afwijken.de software moet de detectiepositie op het gedetecteerde product continu aanpassen door middel van een cirkeltekening om de detectie nauwkeurig te maken;De ingestelde parameters zijn complex, de werking is vergrendeld en de technische eisen aan de bedieners zijn hoog.en niet is gedetecteerd door de invloed van de externe structuur van het product.

Technische voordelen:
geschikt voor meet- en positioneringsbehoeften, met een hoge meetnauwkeurigheid;

Technische nadelen
1. De programmaparameters zijn talrijk en complex, en er zijn vaak correlaties tussen de parameters, die sterk afhankelijk zijn van de ervaring van professioneel debuggingpersoneel;
2. Het ontwikkelen van algoritmen die specifiek zijn voor speciale behoeften vereist een lange ontwikkeling cyclus en kan niet snel algoritme modellen toevoegen;
3Er is geen snel algoritme voor complexe vereisten, wat resulteert in een lage rekenefficiëntie en een enkel type foutdetectie;
4. Hoge eisen aan bedrijfsomstandigheden en slechte aanpassingsvermogen voor het milieu;

Keye AI-algoritme is een visie systeem oplossing onafhankelijk ontwikkeld door de USTC doctoraat team, dat de voordelen van weinig trainingsmonsters, lage annotatie volume, sterke compatibiliteit,snelle werking en snelheid van inzet, enz. Tegelijkertijd hebben wij vooruitstrevende trainingsmodellen volgens verschillende scenario's toegevoegd, die geschikt zijn voor gebruik in scenario's met een hoge productconsistentie en vaste detectievereisten.Dat is wat we het voor- en achterwaarts AI-dual trainingsmodel noemen..

Technische voordelen:
1. nauwkeurigheid van de resultaten: in vergelijking met traditionele visuele algoritmen hebben deep learning-algoritmen een aanzienlijk verbeterde stabiliteit en kunnen ze zich aanpassen aan algemene verstoringen in de omgeving en de achtergrond.Tegelijkertijd, is de nauwkeurigheid van het algoritme ook hoger dan bij traditionele algoritmen;
2Algorithmische universaliteit: Voor verschillende gebreken moeten alleen hun monsters worden verzameld en na voldoende training kunnen verschillende gebrekmonsters automatisch worden geïdentificeerd door middel van deep learning,de behoeften van grootschalige trainingsmonsters voor diepgaand leren te voldoen; theoretisch is er geen bovengrensvereiste voor de soorten defecten die kunnen worden gedetecteerd;
3. Ontwikkelingstijdigheid: Aangezien er geen behoefte is aan het ontwikkelen van algoritmen voor verschillende defecten, wordt de hele ontwikkelingscyclus aanzienlijk verkort,En het maken van een nieuw model duurt maximaal 15 minuten.;
4. Milieu betrouwbaarheid: Door de gegarandeerde rekenkracht van de NPU werkt het gehele systeem in een toestand met voldoende rekenkrachtmarge,en kan lange tijd werken in hoge temperatuuromgevingen zonder gemakkelijk te crashen- Ik heb het niet.

KeyeTech is het eerste bedrijf dat sinds 2020 een AI-algoritme toepast in visuele inspectiesystemen voor plastic verpakkingsproducten. Tot nu toe hebben we twee trainingsmodi: defect training mode en goed product training mode. Het is het meest flexibele en handige AI-systeem ter wereld, slechts 15 minuten om een nieuw programma te creëren en compatibel met meer verschillende defecttypen.

KeyeTech is een merkfabrikant en ontwerper van industriële producten voor visuele detectie van gebreken, zoals plastic verpakkingsproducten, plastic dop, sluiting, flessen, preform, bekers, enz.Geadopteerd met het nieuwste zelfontwikkelde AI-algoritmesysteem, kleine AI-trainingsmodus, hoge rekenkracht, standaard / aangepast AI-visie-inspectiesysteem voor klanten over de hele wereld.