이것은 머신 러닝 기술의 실제 적용을 목표로 2014 년에 시장보다 앞서 발표 된 비정법 탐지 솔루션이며 많은 고객에게 "사이트에 집중"되었습니다 오디오, 이미지 및 비디오와 같은 기업 활동과 관련된 기업 활동과 관련된 복잡하고 방대한 양의 데이터를 수집하고 시각화하는 기본 기능 외에도, 우리는 기계 학습을 사용하여 현재까지 다루기 어려운 비즈니스 문제에 대한 실제 솔루션을 안내하고, 전통적인 임시 경영진을 감지 할 수없는 실패의 징후,, 결점, 그리고 분석 및 분석 및 분석 및 분석 및 분석 및 분석 및 분석 및 분석 및 분석 실제 솔루션을 안내하기위한 무기로서의 기계 학습
각 슬롯 나라 공정에서 사용할 장면
30,000 모델풍부한 사용 사례
품질 개선 및 품질 보증을위한 주요 사용 사례
- 필름 슬롯 나라 및 세라믹 슬롯 나라의 결함 탐지
- 컨테이너 슬롯 나라 조건의 컨테이너 슬롯 나라/최적화에 결함있는 요인
- 식품 슬롯 나라에서 유물의 탐지, 식품 라벨링의 잘못 정렬 된 탐지 등
- 조립 된 제품의 결함 결정 및 작업자 성능 분석
- 전자 장비 슬롯 나라의 커넥터 및 부품의 붕괴 검사
장비 유지 보수 및 검사 자동화를위한 주요 사용 사례
- 다양한 생산 장비의 고장 징후 감지, 악화 진단
- 장비 내 다양한 검사 작업 자동화 (읽기 미터 등)
- 컨베이어 벨트의 파손, 결함 등의 감지
장비의 예측 유지 보수를위한 고장 징후를 감지하고 슬롯 나라 공정의 이상을 모니터링하는 데 사용될 수 있습니다
온도, 압력, 진동 등과 같은 데이터에서 트렌드와 관계를 배우고 임계 값으로 캡처 할 수없는 변화를 감지합니다
품질 관리 및 개선을 목표로 슬롯 나라 공정에서 결함 및 슬롯 나라 조건의 원인을 분석
프로세스 데이터의 정상과 이상 사이의 차이에 초점을 맞추면, 이상 발생에 중요한 요소와 출력 제어 조건 등을 식별 할 수 있습니다
품질 관리 및 수동 작업 개선을 목표로 작업 오류 감지 및 작업 시간을 측정하고 분석
골격 감지 및 작업 프로세스의 물체 감지와 같은 AI 기술을 사용하여 작업을 분류하고 이상을 감지하고 자동으로 시간을 측정합니다
스크래치, 찌그러짐, 흙, 제품에 대한 외국 물질 오염 및 시각적 일일 검사 자동화와 같은 결함 감지
ai는 카메라에서 얻은 스틸 이미지 및 비디오 데이터를 배우고 이미지의 이상을 감지합니다
- *제품, 회사 이름, 서비스 이름, 로고 등은 각 회사의 모든 상표 또는 등록 상표입니다
