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Visual Inspection AI

Visual Inspection AI

Addestra ed esegui rapidamente il deployment di modelli di AI per rilevare automaticamente i difetti di produzione, senza bisogno di competenze tecniche.

  • Inizia rapidamente con un'interfaccia utente guidata su Google Cloud o sulla nostra API

  • Addestra modelli di AI ad alta precisione specifici del dominio per rilevare i più piccoli difetti

  • Impegno minimo per l'etichettatura grazie all'apprendimento attivo; inizia con poche immagini difettose

  • Esegui modelli di previsione a livello di linea di produzione tramite container Docker

Vantaggi

Esecuzione on-premise

Esegui il deployment di modelli di ispezione a prestazioni elevate sul perimetro della rete o in fabbrica.

Breve time-to-value

Garantisce un ROI significativo riducendo i costi per l'ispezione, la rilavorazione e gli scarti, migliorando le metriche chiave relative alla qualità (ad es. tasso escape, tasso overkill e rendimento).

Tecnologia AI superiore

La nostra tecnologia di visione artificiale prima in classifica e di machine learning ti permette di svolgere le attività di ispezione più complesse.

Funzionalità principali

Modelli basati su algoritmi di deep learning appositamente progettati per l'ispezione della produzione ad alta precisione

Ispezione dell'assemblaggio

Rileva anche i difetti più impercettibili nelle varie fasi del processo di assemblaggio (componenti errati, posizionati in modo errato, mancanti, ruotati o deformi).

Ispezione dell'assemblaggio

Ispezione cosmetica

Individua i difetti anche più piccoli e complessi (ammaccature, graffi, crepe, deformazioni e così via) su qualsiasi tipo di superficie.

Ispezione cosmetica

Scalabilità on-premise

Esegui i modelli direttamente nell'ambiente del tuo negozio con container Docker dal deployment semplice. I modelli sono addestrati per soddisfare i requisiti di qualità della produzione per i tassi di escape e overkill.

Scalabilità on-premise

Funzionalità di avvio rapido

Inizia a creare modelli con poche immagini etichettate. L'apprendimento attivo suggerirà automaticamente all'operatore immagini aggiuntive da etichettare, migliorando ulteriormente le prestazioni del modello.

Visualizza tutte le funzionalità
Logo Foxconn
Non vediamo l'ora di mettere in pratica la soluzione di ispezione dell'assemblaggio per le nostre complesse operazioni di produzione di schede per circuiti stampati.

Sabcat Shih, Global Lead for Visual Inspection, FIH Mobile

Casi d'uso

Scopri gli utilizzi più comuni di Visual Inspection AI

Caso d'uso
Attività di ispezione nel settore manifatturiero

Visual Inspection AI è stato pensato appositamente per l'ambiente di produzione e riguarda una vasta gamma di casi d'uso nei settori automobilistico, dell'elettronica, dei semiconduttori e industriale.

Un'animazione che mostra il funzionamento di Visual Inspection AI con le videocamere nella linea di produzione
Caso d'uso
Ispezione del cordone di saldatura

I produttori di auto e motori utilizzano Visual Inspection AI per ispezionare i cordoni di saldatura realizzati dai robot e verificare la presenza di anomalie nei giunti strutturali più critici del telaio.

Ispezione del cordone di saldatura
Caso d'uso
Ispezione delle schede per circuiti stampati per telefoni cellulari

I produttori di elettronica utilizzano Visual Inspection AI per ispezionare contemporaneamente decine di singoli componenti su schede per circuiti stampati per rilevare componenti, viti, molle mancanti, fuori posto o danneggiati ed errori di saldatura.

Scheda per circuiti stampati per telefoni cellulari con molti componenti
Caso d'uso
Analisi dei difetti del wafer di silicio

I produttori di semiconduttori utilizzano Visual Inspection AI per rilevare e individuare difetti del wafer, difetti del chip o crepe del die.

Un wafer di silicio
Confronto tra le funzionalità

Confronto tra prodotti

Funzionalità

AutoML

Risolvi il caso d'uso delle immagini generalizzate.

Visual Inspection AI

Risolvi il caso d'uso dell'ispezione visiva.

Casi d'uso tipici

  • Problemi di classificazione generali

  • Pensati per attività di ispezione visiva negli ambienti di produzione

Deployment on-premise

  • Y
  • Y (tramite container Docker)

Modelli specifici per il settore manifatturiero

  • N
  • Y (in costante miglioramento grazie all'ottimizzazione del modello specifico del dominio)

Gestione di set di dati sbilanciata

  • N (richiede lo stesso numero di difetti con etichetta e non difetti)

  • Y (è possibile utilizzare un numero maggiore di campioni normali, oltre ad alcuni difetti etichettati, tipici della produzione) 

Apprendimento attivo

  • N
  • Y (identifica rapidamente gli esempi di sospetti da sottoporre a revisione ed etichettatura da parte di persone fisiche)

Segmentazione e localizzazione

  • N
  • Y (individua l'area in cui è stato trovato il difetto)

Rilevamento componenti mancanti

  • N
  • Y

Supporto di immagini ad alta risoluzione

  • N
  • Y (fino a 100 milioni di pixel)

Allineamento immagini automatico

  • N
  • Y (allineamento automatico delle immagini provenienti dagli stream della fotocamera)

Rilevamento di anomalie nelle immagini

  • N
  • Y
Risolvi il caso d'uso delle immagini generalizzate.

Casi d'uso tipici

  • Problemi di classificazione generali

Deployment on-premise

  • Y

Modelli specifici per il settore manifatturiero

  • N

Gestione di set di dati sbilanciata

  • N (richiede lo stesso numero di difetti con etichetta e non difetti)

Apprendimento attivo

  • N

Segmentazione e localizzazione

  • N

Rilevamento componenti mancanti

  • N

Supporto di immagini ad alta risoluzione

  • N

Allineamento immagini automatico

  • N

Rilevamento di anomalie nelle immagini

  • N
Risolvi il caso d'uso dell'ispezione visiva.

Casi d'uso tipici

  • Pensati per attività di ispezione visiva negli ambienti di produzione

Deployment on-premise

  • Y (tramite container Docker)

Modelli specifici per il settore manifatturiero

  • Y (in costante miglioramento grazie all'ottimizzazione del modello specifico del dominio)

Gestione di set di dati sbilanciata

  • Y (è possibile utilizzare un numero maggiore di campioni normali, oltre ad alcuni difetti etichettati, tipici della produzione) 

Apprendimento attivo

  • Y (identifica rapidamente gli esempi di sospetti da sottoporre a revisione ed etichettatura da parte di persone fisiche)

Segmentazione e localizzazione

  • Y (individua l'area in cui è stato trovato il difetto)

Rilevamento componenti mancanti

  • Y

Supporto di immagini ad alta risoluzione

  • Y (fino a 100 milioni di pixel)

Allineamento immagini automatico

  • Y (allineamento automatico delle immagini provenienti dagli stream della fotocamera)

Rilevamento di anomalie nelle immagini

  • Y

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