¿Te perdiste la cumbre Digital Manufacturer Summit de Google Cloud?Accede a las sesiones bajo demanda.
Prepara y despliega rápidamente modelos de IA para detectar automáticamente los defectos de producción sin necesidad de tener conocimientos técnicos.
Ponte en marcha rápidamente con una interfaz de usuario guiada en Google Cloud o en nuestra API
Prepara modelos de inteligencia artificial (IA) específicos de cada dominio para detectar los defectos más graves
Poco esfuerzo de etiquetado debido al aprendizaje activo. Empieza solo con unas pocas imágenes de defectos
Ejecuta modelos de predicción en la línea de producción a través de contenedores Docker
Ventajas
Despliega modelos de inspección de alto rendimiento en el perímetro de red o en la planta de fábrica.
Para conseguir un ROI significativo, reduce los costes de inspección, redistribución y los mensajes para analizar y mejorar las métricas de calidad más importantes (por ejemplo, la tasa de escape, la tasa de sobrecarga y el rendimiento).
Nuestra tecnología mejor clasificada de visión artificial y aprendizaje automático permite realizar las tareas de inspección más exigentes.
Características principales
Detecta los defectos más sutiles en las diferentes fases del proceso de montaje (componentes incorrectos, mal ubicados, que faltan, girados o deformados).
Localiza incluso los defectos más minuciosos y complejos de abolladuras, arañazos, grietas, deformaciones, etc., en cualquier tipo de superficie.
Ejecuta modelos en el entorno de tu tienda con contenedores Docker fáciles de desplegar. Los modelos se han entrenado para cumplir los requisitos de calidad de producción necesarios para tasas de escape y de exceso de formatos.
Empieza a crear modelos con muy pocas imágenes etiquetadas. El aprendizaje activo sugerirá automáticamente más imágenes para que el operador las etiquete y mejore aún más el rendimiento del modelo.
Casos prácticos
Visual Inspection AI se ha diseñado específicamente para el entorno de producción y se ocupa de una amplia variedad de casos prácticos en los sectores de la automoción, la electrónica, los semiconductores y la industria.
Los fabricantes de automóviles utilizan Visual Inspection AI para inspeccionar las soldaduras de robots para detectar anomalías en las articulaciones estructurales más importantes del chasis.
Los fabricantes de electrónica utilizan Visual Inspection AI para inspeccionar de manera simultánea numerosos componentes concretos en circuitos impresos de gran volumen (PCB) y detectar componentes que faltan, están mal colocados o dañados, como tornillos, muelles y problemas de soldadura.
Los fabricantes de semiconductores utilizan Visual Inspection AI para detectar y localizar defectos de fugas, defectos de chips o grietas.
Casos prácticos habituales
Problemas de clasificación generales
Diseñado para tareas de inspección visual en entornos de fabricación
Despliegue on-premise
Y (a través del contenedor Docker)
Modelos específicos para el sector de fabricación
Y (mejora de forma continua gracias a la optimización de modelos específicos de cada dominio)
Gestión de conjuntos de datos equilibrados
N (requiere el mismo número de etiquetados defectuosos y no defectuosos)
Y (puede ser un número mayor de muestras normales, además de algunos defectos etiquetados, que es típico en la fabricación)
Entrenamiento activo
Y (identifica los ejemplos sospechosos de forma rápida para que la revisión y el etiquetado puedan realizar acciones manuales)
Segmentación y localización
Y (coloca el área donde se ha encontrado el defecto)
Falta la detección de componente
Compatibilidad con imágenes de alta resolución
Y (hasta 100 M píxeles)
Alineación automática de la imagen
Y (alinea automáticamente las imágenes desde las transmisiones de cámara)
Detección de anomalías de imagen
Casos prácticos habituales
Problemas de clasificación generales
Despliegue on-premise
Modelos específicos para el sector de fabricación
Gestión de conjuntos de datos equilibrados
N (requiere el mismo número de etiquetados defectuosos y no defectuosos)
Entrenamiento activo
Segmentación y localización
Falta la detección de componente
Compatibilidad con imágenes de alta resolución
Alineación automática de la imagen
Detección de anomalías de imagen
Casos prácticos habituales
Diseñado para tareas de inspección visual en entornos de fabricación
Despliegue on-premise
Y (a través del contenedor Docker)
Modelos específicos para el sector de fabricación
Y (mejora de forma continua gracias a la optimización de modelos específicos de cada dominio)
Gestión de conjuntos de datos equilibrados
Y (puede ser un número mayor de muestras normales, además de algunos defectos etiquetados, que es típico en la fabricación)
Entrenamiento activo
Y (identifica los ejemplos sospechosos de forma rápida para que la revisión y el etiquetado puedan realizar acciones manuales)
Segmentación y localización
Y (coloca el área donde se ha encontrado el defecto)
Falta la detección de componente
Compatibilidad con imágenes de alta resolución
Y (hasta 100 M píxeles)
Alineación automática de la imagen
Y (alinea automáticamente las imágenes desde las transmisiones de cámara)
Detección de anomalías de imagen
Precios
Ponte en contacto con el equipo de Ventas para obtener más información sobre los precios
Partners
Empieza a crear en Google Cloud con 300 USD en crédito gratis y más de 20 productos Always Free.