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Visual Inspection AI

Treine e implante rapidamente modelos de IA para detectar automaticamente defeitos de produção sem precisar de conhecimento técnico.

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    Comece rapidamente com uma interface do usuário guiada no Google Cloud ou em nossa API

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    Treinar modelos de IA de alta precisão e específicos do domínio para detectar os defeitos mais tangíveis

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    Pouco esforço de rotulagem devido ao aprendizado ativo comece com apenas algumas imagens de erro

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    Executar modelos de previsão na linha de produção por meio de contêineres do Docker

Vantagens

Executar no local

Implante modelos de inspeção de alto desempenho na borda da rede ou no chão da fábrica.

Valor curto de valor

Forneça um ROI significativo reduzindo os custos de inspeção, o retrabalho e os valores altos e melhorando as principais métricas de qualidade (por exemplo, taxa de escape, taxa de sobretensão e rendimento).

Tecnologia de IA superior

A tecnologia de visão de computador e aprendizado de máquina com melhor classificação permite que você realize as tarefas de inspeção mais desafiadoras.

Principais recursos

Modelos baseados no algoritmo de aprendizado profundo, criados especificamente para inspeção de fabricação de alta precisão

Inspeção de montagem

Detecta até mesmo os defeitos mais sutis em vários estágios do processo de montagem (componentes incorretos, ausentes, ausentes, girados ou deformados).

Inspeção de montagem
Inspeção estética

Localiza até mesmo os defeitos mais pequenos e complexos (amassados, arranhões, rachaduras, deformações etc.) em qualquer tipo de superfície.

Inspeção estética
Escalonar no local

Execute modelos diretamente no andar da loja com contêineres Docker facilmente implantados. Os modelos são treinados para atender aos requisitos de qualidade de produção para taxas de escape e sobrecarga.

Escalonar no local
Recurso de início rápido

Comece a criar modelos com apenas algumas imagens rotuladas. O aprendizado ativo sugere automaticamente imagens adicionais para o operador rotular e melhorar ainda mais o desempenho do modelo.

Veja todos os recursos

"Nós mal podemos esperar a implementação da solução de inspeção de montagem nas nossas operações de fabricação de PCB."

Sabcat Shih, líder global de inspeção visual da FIH Mobile

Casos de uso

Explorar usos comuns do Visual Inspection AI

Caso de uso
Tarefas de inspeção de fabricação

A Visual Inspection AI foi criada especificamente para o ambiente de produção e aborda uma grande variedade de casos de uso nos setores automotivo, eletrônico, semicondutor e industrial.

Uma animação mostrando como o Visual Inspection AI funciona com câmeras na linha de produção
Caso de uso
Inspeção de soldagem

Os fabricantes automotivos usam a Visual Inspection AI para inspecionar soldas feitas por robôs em busca de anomalias nas articulações estruturais mais críticas dos chassi.

Inspeção de solda
Caso de uso
Inspeção de PCB em smartphones

Os fabricantes de eletrônicos usam o Visual Inspection AI para inspecionar simultaneamente vários componentes individuais em placas de circuito impresso (PCBs, na sigla em inglês) de alto volume para detectar componentes, parafusos, molas e soldados ausentes, extraviados ou danificados.

Placa de circuito impresso de smartphone com muitos componentes
Caso de uso
Análise de defeito o wafer de silício

Os fabricantes de semicondutores usam o Visual Inspection AI para detectar e localizar defeitos em wafers, defeitos no chip ou rachaduras no molde.

Um wafer de silício

Todos os recursos

Comparação de produtos

Recurso

AutoML

Resolva seu caso de uso de imagem generalizada.

Visual Inspection AI

Resolva seu caso de uso de inspeção visual.

Casos de uso típicos

  • Problemas de classificação gerais

  • Visado para tarefas de inspeção visual em ambientes de fabricação;

Implantação local

  • S

  • S (por meio do contêiner do Docker)

Modelos específicos da fabricação

  • N

  • S (aprimorando continuamente devido à otimização do modelo específico do domínio)

Tratamento de conjunto de dados desequilibrado

  • N (requer o número igual de defeitos e não defeitos rotulados)

  • Y (pode usar um número maior de amostras normais, além de alguns defeitos rotulados, comuns na fabricação) 

Aprendizagem ativa

  • N

  • Y (identifique exemplos suspeitos rapidamente de revisão e rotulagem humana)

Segmentação e localização

  • N

  • Y (fixe a área em que o defeito foi encontrado)

Detecção de componentes ausentes

  • N

  • S

Compatibilidade com imagens de alta resolução

  • N

  • Y (até 100 M pixels)

Alinhamento automático de imagens

  • N

  • S (alinhar automaticamente as imagens dos streams da câmera)

Preços

Preços

Os preços do Visual Inspection AI são baseados nos custos de treinamento de modelo (por hora) e inferência (por imagem ou componente).

Parceiros

Nosso ecossistema de parceiros confiáveis do setor ajuda você a planejar e implantar em escala