Во-первых, клиент должен сообщить нам о продуктах и их стилях, которые необходимо протестировать, а также о типах дефектов, которые необходимо протестировать.Лучше всего предоставить фотографии, чтобы мы могли оценить бюджет затрат на тестирование системыЕсли клиент решит купить, он должен подготовить все дефектные образцы для нас, чтобы подтвердить окончательную систему тестирования.Мы можем подписать контракт.Общий цикл доставки составляет 4-8 недель, и перед отгрузкой мы проведем тестирование работы оборудования и добавление алгоритма.
После доставки оборудования на площадку заказчика, мы организуем выезд инженеров для его установки на месте. Одновременно мы предоставим систематическое обучение инженерам заказчика. На более позднем этапе у нас есть специальная команда технической поддержки для решения всех проблем с программным обеспечением системы для заказчика через облачную платформу искусственного интеллекта. Мы работаем 8 часов в день, 7 дней в неделю, и отвечаем в течение 15 минут в рабочее время и в течение 1 часа в праздничные дни.
По сравнению с традиционным ручным обнаружением, машинное зрение обладает характеристиками более высокой скорости, лучшей стабильности обнаружения и простоты управления. Наша машина обнаружения может работать 24 часа в сутки, а параметры могут быть настроены с помощью программного обеспечения. Результаты обнаружения не будут зависеть от различных факторов. Текущие алгоритмы обнаружения перешли от полной настройки к полунастраиваемому и полустандартному состоянию, а стоимость оборудования для визуального контроля значительно снизилась. Ежедневная эффективность работы оборудования может быть эквивалентна 4-5 ручным работникам. От контроля стандартов продукции для предприятий до снижения производственных затрат и предоставления стандартов автоматизации для компаний, использование машины визуального контроля - лучший выбор.
В настоящее время подавляющее большинство программного обеспечения для визуального контроля на мировом рынке основано на традиционных алгоритмах, а не на алгоритмах искусственного интеллекта, обычно известных как прямое сравнение. Путем ввода данных о хорошей продукции и сравнения их с другими изделиями, те, которые отличаются, считаются несоответствующей продукцией. Традиционные алгоритмы - это стандарты алгоритмов, установленные на основе первого поколения данных измерений, которые обнаруживают соответствие продукции и адаптируются к программному обеспечению. Программное обеспечение имеет предустановленные различные модули дефектов, и операторы на месте обводят различные модули дефектов в разные положения продукта для обнаружения. Поскольку обнаруженный продукт быстро перемещается через камеру обнаружения, положение обнаружения может отклоняться в разной степени. Поэтому программное обеспечение должно постоянно корректировать положение обнаружения на обнаруженном продукте путем обводки кругами для обеспечения точности обнаружения. Настраиваемые параметры сложны, операция заблокирована, а технические требования к операторам высоки. Также подвержено помехам, ошибочным суждениям и пропуску обнаружения из-за влияния внешней структуры продукта.
Технические преимущества:
Подходит для нужд измерения и позиционирования, с высокой точностью измерений;
Технические недостатки:
1. Параметры программы многочисленны и сложны, часто существуют корреляции между параметрами, что сильно зависит от опыта профессионального персонала по отладке;
2. Разработка алгоритмов специально для особых нужд требует длительного цикла разработки и не позволяет быстро добавлять модели алгоритмов;
3. Отсутствует быстрый алгоритм для сложных требований, что приводит к низкой вычислительной эффективности и единственному типу обнаружения дефектов;
4. Высокие требования к условиям эксплуатации и плохая адаптивность к окружающей среде;
Алгоритм Keye AI - это решение для систем компьютерного зрения, разработанное командой докторантов USTC. Он обладает такими преимуществами, как небольшое количество обучающих выборок, низкий объем аннотаций, высокая совместимость, быстрая скорость работы и развертывания и т. д. В то же время мы добавили модели прямого обучения в соответствии с различными сценариями, что подходит для использования в сценариях с высокой согласованностью продукции и фиксированными требованиями к обнаружению. Это то, что мы называем двойной моделью обучения AI: прямой и обратный.
Технические преимущества:
1. Точность результатов: По сравнению с традиционными визуальными алгоритмами, алгоритмы глубокого обучения значительно улучшили стабильность и могут адаптироваться к общим помехам в окружающей среде и на фоне. В то же время точность алгоритма также выше, чем у традиционных алгоритмов;
2. Универсальность алгоритма: Для различных дефектов необходимо собрать только их образцы, и после достаточного обучения различные образцы дефектов могут быть автоматически идентифицированы с помощью глубокого обучения, удовлетворяя потребности в больших объемах обучающих выборок для глубокого обучения. Теоретически, нет верхнего предела для типов дефектов, которые могут быть обнаружены;
3. Своевременность разработки: Поскольку нет необходимости разрабатывать алгоритмы для различных дефектов, весь цикл разработки значительно сокращается, и создание новой модели занимает всего около 15 минут в кратчайшие сроки;
4. Надежность окружающей среды: Благодаря гарантированной вычислительной мощности NPU, вся система работает в состоянии с достаточным запасом вычислительной мощности и может работать в течение длительного времени в условиях высоких температур, не подвергаясь легкому сбою.
KeyeTech - первая компания, применившая алгоритмы искусственного интеллекта в системах визуального контроля пластиковой упаковки с 2020 года. На данный момент у нас есть два режима обучения: режим обучения дефектам и режим обучения хорошим продуктам. Это самая гибкая и удобная система искусственного интеллекта в мире, всего 15 минут для создания новой программы и совместимость с большим количеством различных типов дефектов.
KeyeTech является брендированным производителем и разработчиком визуальных дефектов промышленной продукции, таких как пластиковые упаковочные изделия, пластиковые крышки, закрытия, бутылки, преформы, чашки и т.д.принято с новейшей самостоятельно разработанной системой алгоритма ИИ, режим обучения малой модели ИИ, высокая вычислительная мощность, обеспечивающий стандартную / индивидуальную систему визуальной инспекции ИИ для клиентов по всему миру.