AIのマシン ビジョンの点検技術の適用見通しそして開発

AIのマシン ビジョンの点検技術の適用見通しそして開発

企業収益

KEYETECHは人間の目および頭脳の決定をマシン ビジョンおよびAIの推論の計算と取り替え、質の検出を統合し、そして生産にずっとより多くのデジタル化、知性、視覚化および持続をするために従来の製造業の工業製品に分類する視野の技術の人工知能の適用に常に託されている。また産業検出の効率そして正確さを非常に改善し、製造工業の理性的なレベルを高める。

点検主義

コンピュータおよびデジタル画像処理のような関連技術の開発によって、コンピュータの機能およびプロセス イメージは分析する大きい進歩をした。視覚技術が人工知能と結合されるとき、多数の最先端の適用分野は現れた。工程の点検そして制御を実現するためにリアルタイムの製品イメージを処理するように視覚分析の技術をもたらすことによる自動化された点検の分野で、この技術はマシン ビジョンの点検と呼ばれる。

従来の手動目視検差および手動測定方法は有効ではないし、試験結果は経験および感情のような主観的な要因によって容易に影響され、長期の、高輝度の反復的な労働は人々の物理的な、精神衛生を促さない。マシン ビジョンの点検に上記の不利な点がなかったり、すぐに点検仕事を完了できたり大量生産および連続的な生産の条件を満たし、点検結果の正確さそして安定性で優秀である。

マシン ビジョンの重大さ

マシン ビジョンの検出の技術は検出、測定、分析、判断および意志決定制御のための人間の目そして手を取り替えるのにマシン ビジョンを使用する理性的な測定および制御技術である。他の検出の技術と比較されて、利点は主に下記のものを含んでいる:知性、広範囲の情報収集、高い検出率、高精度の高度等。

私達の視野

マシン ビジョン工業は近年急速に成長したが、まだ独立した研究開発で欠けていて、製品品質そして技術レベルは一般に低い。多くの国内製造業者は外国の視野プロダクトの代理店として主に行動しか、または二次開発だけをし、成長した機械視覚システムおよび部品に欠けている。

主な理由は外国のそれの後ろに理論的な研究の遅れに、アルゴリズムを処理するコア・イメージの特にレベルあるずっとある。購入の外国の試験装置はだけでなく、高い、維持すること困難しかしまた最も最近の技術を得ること困難。

aiのアルゴリズムの利点

• 結果の正確さ:従来の視野のアルゴリズムと比較されて、深い学習アルゴリズムの安定性は非常に改善され、環境および背景の一般的な妨害に合わせることができる。同時に、アルゴリズムの正確さは従来の視野のアルゴリズムのそれよりまた高い;
• アルゴリズムの多様性:異なった欠陥のために、少数の欠陥のサンプルだけ集められる必要がある。十分な訓練の後で、異なった欠陥のサンプルは自動的に識別することができる。採用されるアルゴリズムは統一されたアルゴリズム フレームワークである;
• 開発のタイムリー性:異なった欠陥のためのアルゴリズムを開発する必要性がないので全体の開発サイクルは非常に短くされ、一般的な視覚欠陥のプロジェクトは2-3時間だけがテストのためにオンラインになることを必要とする;
• 環境の信頼性:GPUのコンピューティング電力の保証が原因で、全体のシステムは十分なコンピューティング電力の差益が付いている高温度の環境で長い間はたらくことができる。