KI-Sichtprüfsystem für industrielle Automatisierung mit Deep-Learning-Algorithmus

KI-Sichtprüfsystem mit Deep-Learning-Algorithmus für die industrielle Automatisierung

Ausstattungsmerkmale

Der Wert der KI-Sichtprüfung

• Der Wert künstlicher Intelligenz zeigt sich besonders bei der visuellen Inspektion.KI-basierte visuelle Inspektionstechnologien verbessern den Geschäftsbetrieb in der Fertigung.
• Die KI-basierte visuelle Inspektion stützt sich auf zwei Stärken der KI: Computer Vision und Deep Learning.Jedes KI-System hat eine Kernfähigkeit, um seine Umgebung wahrzunehmen und auf diese Wahrnehmungen zu reagieren.
• KI kann sich durch Deep Learning an verschiedene Umgebungen anpassen und ist somit für eine Vielzahl von Branchen anwendbar.Es hat ein unbegrenztes Potenzial und kann schnell entwickelt werden, um die Anforderungen der Hersteller zu erfüllen.

Prinzip der Sichtprüfung

So wie das menschliche Auge Fehler erkennen kann, kann ein gut trainiertes KI-Bildverarbeitungssystem dies mit größerer Effizienz tun.Ein KI-basiertes Bildverarbeitungssystem erfasst Bilder und sendet sie zur Verarbeitung an ein zentrales „Gehirn“.Das KI-"Gehirn" gelangt zu einer detaillierten Bedeutung, indem es die Bilder mit vorhandenem Wissen vergleicht.

Ein KI-basiertes Sichtsystem besteht aus diesen beiden integrierten Komponenten: Das Wahrnehmungsgerät fungiert als „Auge“ und der Deep-Learning-Algorithmus fungiert als „Gehirn“.Das integrierte System imitiert erfolgreich die Fähigkeit des menschlichen Auges und Gehirns, Bilder zu interpretieren.

KI-basierte Sichtsysteme sind effizienter als menschliche Augen, weil das KI-„Gehirn“ mehr Informationen speichert.Leistungsstarke Rechenleistung kann die verfügbaren Daten schnell parsen.Das System kann Objekte in Fotos und Videos klassifizieren und komplexe visuelle Wahrnehmungsaufgaben ausführen.Wie das Suchen von Bildern und Beschriftungen, das Erkennen von Objekten, das Erkennen und Klassifizieren.

Vorteile von KEYE AI Vision

1. Schnelle Implementierung

Automatisierte Systeme von vor Jahrzehnten stützten sich auf Fehlerbibliotheken, Ausnahmelisten und komplexe Filter.Die Zeit, die für das Sammeln, Bereinigen und erneute Ausführen von Informationen aufgewendet wird, um ihre Genauigkeit sicherzustellen, verringert die Effizienz und verschwendet Arbeitskraft.Künstliche Intelligenz und Deep Learning erfordern keine langwierige Programmierung oder langwierige Algorithmen.Das System lernt schnell und kann innerhalb weniger Wochen trainiert werden.

2. Produktverbesserung und Qualitätskontrolle

Hersteller können mithilfe von KI Inspektionsergebnisse erfassen und die Produktqualität bewerten.Inspektionsbilder und -ergebnisse können verfolgt und aufgezeichnet werden.Diese Maßnahmen verhindern zukünftige Ausfälle, sparen Zeit und zusätzliche Produktionskosten.Die Anwendung von Deep-Learning-basierter maschineller Bildverarbeitung bei allen Planungen und Inspektionen kann Herstellern dabei helfen, Probleme frühzeitig zu erkennen und zu lösen.

3. Arbeitskosten senken

KI-Lösungen haben einen höheren Grad an menschlicher Überprüfung als die meisten Fachleute.Die Personalfluktuation ist ebenfalls ein Problem und die Arbeitskosten steigen jedes Jahr.Aus diesen Gründen ist die KI-basierte visuelle Inspektion kostengünstiger als menschliche Arbeit.