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Visual Inspection AI

Entraînez et déployez rapidement des modèles d'IA pour détecter automatiquement les défauts de production, aucune expertise technique n'est requise.

  • action/check_circle_24px Créé avec Sketch.

    Démarrage rapide grâce à une interface utilisateur guidée sur Google Cloud ou sur notre API

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    Entraînez des modèles d'IA haute précision spécifiques à un domaine pour détecter les failles les plus faibles

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    Peu d'efforts nécessaires pour effectuer des étiquettes en raison de l'apprentissage actif commencez avec quelques images défectueuses

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    Exécuter des modèles de prédiction sur la ligne de production via des conteneurs Docker

Avantages

Exécuter sur site

Déployez des modèles d'inspection hautes performances à la périphérie du réseau ou sur site.

Retour sur investissement rapide

Bénéficiez d'un ROI considérable en réduisant les coûts d'inspection, les retraitements et les déchets et en améliorant les métriques clés de la qualité (par exemple, le taux d'échappement, le taux de dépassement et le rendement).

Technologie d'IA de qualité

Notre technologie reconnue de vision par ordinateur et de machine learning vous permet d'accomplir les tâches d'inspection les plus complexes.

Principales fonctionnalités

Modèles sur mesure basés sur des algorithmes de deep learning pour une inspection de fabrication ultraprécise

Inspection d'assemblage

Détecte même les défauts les plus subtils à différentes étapes du processus d'assemblage (composants incorrects, égarés, manquants, mal tournés ou déformés).

Inspection d'assemblage
Inspection esthétique

Détecte même les défauts les plus petits et les plus complexes (dents, rayures, fissures, déformations, etc.) quelle que soit la surface.

Inspection esthétique
Scaling sur site

Exécutez des modèles directement sur votre site grâce à des conteneurs Docker faciles à déployer. Les modèles sont entraînés à répondre aux exigences de qualité de la production pour les taux d'échappement et de sursollicitation.

Scaling sur site
Fonctionnalité de démarrage rapide

Commencez à créer des modèles avec quelques images étiquetées. Active Learning suggère automatiquement des images supplémentaires à l'opérateur pour qu'il ajoute des étiquettes et améliorer ainsi les performances du modèle.

Découvrir toutes les fonctionnalités

"Nous avons hâte de déployer la solution d'inspection des assemblages sur l'ensemble de nos opérations de fabrication de circuits imprimés."

Sabcat Shih, responsable de l'inspection visuelle, FIH Mobile

Cas d'utilisation

Découvrir les cas d'utilisation courants de Visual Inspection AI

Cas d'utilisation
Tâches d'inspection de fabrication

Visual Inspection AI a été conçu pour l'environnement de production. Il peut être utilisé dans de nombreux cas d'utilisation dans les secteurs de l'automobile, de l'électronique, des semi-conducteurs et de l'industrie.

Animation montrant le fonctionnement de Visual Inspection AI avec des caméras sur la ligne de production
Cas d'utilisation
Inspection de joint de soudure

Les fabricants de véhicules utilisent Visual Inspection AI pour inspecter les joints soudés par robot à la recherche d'anomalies au niveau des jointures structurelles les plus critiques des chassis.

Inspection de joint de soudage
Cas d'utilisation
Inspection PCB sur mobile

Les fabricants de produits électroniques utilisent Visual Inspection AI pour inspecter simultanément des dizaines de composants individuels sur des circuits imprimés à volume élevé afin de détecter les composants, vis, ressorts manquants, perdus ou endommagés, et les problèmes de soudage.

Tableau du circuit imprimé de téléphone mobile avec de nombreux composants
Cas d'utilisation
Analyse de défaut de wafer

Les fabricants de semi-conducteurs utilisent Visual Inspection AI pour détecter et localiser les défaillances des puces et wafers, et les fissures de dies.

Wafer

Toutes les fonctionnalités

Comparaison de produits

Caractéristique

AutoML

Résolvez le cas d'utilisation de l'image généralisée.

Visual Inspection AI

Résolvez votre cas d'utilisation d'inspection visuelle.

Cas d'utilisation types

  • Problèmes de classification généraux

  • Cible pour les tâches d'inspection visuelle dans les environnements de fabrication

Déploiement sur site

  • O

  • Y (via un conteneur Docker)

Modèles spécifiques à l'industrie

  • N

  • Y (amélioration continue en raison de l'optimisation de modèles spécifiques au domaine)

Gestion de données déséquilibrées

  • N (requiert le même nombre d'éléments défectueux et non défectueux étiquetés)

  • Y (peut utiliser un plus grand nombre d'échantillons normaux, ainsi que quelques éléments défectueux étiquetés, ce qui est typique dans le secteur industriel)

Apprentissage actif

  • N

  • Y (identifie rapidement les exemples suspects) à des fins d'examen et d'ajout manuel d'étiquettes)

Segmentation et localisation

  • N

  • Y (indiquez la zone dans laquelle la défaillance a été détectée)

Détection des composants manquants

  • N

  • O

Compatibilité avec les images haute résolution

  • N

  • Y (jusqu'à 100 M pixels)

Alignement automatique des images

  • N

  • Y (alignement automatique des images à partir des flux de caméra)

Tarifs

Tarifs

La tarification de Visual Inspection AI est basée sur les coûts d'entraînement des modèles (à l'heure) et d'inférence (par image ou composant).

Partenaires

Notre écosystème de partenaires de confiance du secteur pour vous aider à planifier et déployer votre solution à grande échelle