Высококачественные данные о дефектах имеют решающее значение для обучения и оптимизации. Модели визуального контроля AI на промышленных производственных линиях. Чтобы получить редкие и высококачественные образцы дефектов для выявления дефектов внешнего вида продукции, требуются многочисленные усилия.Искусственное создание образцов дефекта продукции – низкая подлинность!Высокая производительность и низкий уровень дефектов, онлайн-сбор образцов дефектов — отнимает много времени!Смена продукта, сбор большого количества дефектных образцов за короткий промежуток времени – сложно!Дефекты выборки сложны и разнообразны, а сбор затруднен – эффективность низкая! Генерация дефектовИспользуя методы визуального контроля ИИ и диффузионного моделирования, различные типы, положения и формы изображений дефектов можно моделировать с помощью лишь небольшого количества образцов изображений с помощью алгоритмов прямой и обратной диффузии. Имитированные изображения дефектов по внешнему виду и характеристикам очень похожи на реальные дефекты, что обеспечивает эффективное решение проблемы нехватки данных о дефектах. Значительная роль ключевых узловБыстрое построение модели-Образцов редких дефектов немного, и дефекты можно генерировать посредством «синтеза дефектов», чтобы добиться быстрого построения модели в Визуальный осмотр ИИ.Быстрое развертывание моделей-При смене продукта можно использовать «синтез дефектов» для быстрого выявления дефектов в сопутствующих продуктах для обучения модели и быстрого развертывания.Быстрое улучшение модели-Когда на производственной линии есть пропущенные дефекты, дефекты моделирования могут быть сгенерированы посредством «синтеза дефектов», чтобы быстро уменьшить количество пропущенных дефектов на производстве. Интеллектуальный, эффективный и простой в эксплуатацииСинтез дефектов «требует всего трех этапов: маркировки дефектных образцов, размещения хороших продуктов и синтеза дефектов для создания большого количества высококачественных карт дефектов, расширения набора обучающих выборок, значительного сокращения времени сбора образцов и достижения быстрого обучения модели.Высокая производительность и выдающиеся преимуществаШирокая применимость - может использоваться для продуктов и различных дефектов в различных отраслях промышленности.Высокая гибкость. Самостоятельно выбирайте местоположение, количество и тип дефекта в соответствии с индивидуальными потребностями пользователя.Простота в эксплуатации. Создание карт дефектов в три этапа, что значительно экономит время и средства.Высокий уровень сотрудничества. Сгенерированные результаты сопровождаются аннотационной информацией без необходимости вторичной аннотации и могут быть непосредственно использованы для обучения модели.Отличный эффект. Создаваемые дефекты очень похожи на реальные дефекты, что значительно повышает эффективность обучения модели в области визуального контроля ИИ. Эффективное создание дефектов моделированияКрышка бутылки: принт с логотипомКрышка от бутылки: пятнаКрышка бутылки: черное пятно.Генеративный ИИ играет важную роль в области промышленного видения. Благодаря интеллектуальной технологии генерации дефектов KeyeTech Skill быстро генерирует большое количество изображений дефектов, близких к реальности, решая проблему нехватки образцов дефектов и трудоемкого и трудоемкого сбора, что значительно повышает эффективность обучения и способность к обобщению модели визуального контроля ИИ. !Нажмите здесь, чтобы узнать больше ВИДЕО ВИЗУАЛЬНОГО ПРОВЕРКИ ИИ
В последние годы концепция искусственного интеллекта получила широкое признание общественности. Визуальный осмотр ИИ постепенно применяется в промышленном секторе для обнаружения дефектов внешнего вида продукции. Дефекты внешнего вида продукции могут негативно повлиять на эстетику, комфорт и общую производительность. Вот почему компании-производители стремятся оперативно выявлять эти дефекты, что позволяет им контролировать качество и повышать добавленную стоимость продукта.Хотя важность алгоритмов визуального контроля ИИ часто подчеркивается, источник освещения напрямую влияет на качество изображения. Основная роль освещения в оборудовании для визуального контроля с использованием искусственного интеллекта заключается в преодолении помех окружающего света, обеспечении стабильности изображения и достижении максимально возможного контраста. Высококонтрастное изображение облегчает обнаружение дефектов продукта.В КейТехнология, наше оборудование для распознавания изображений с искусственным интеллектом не только использует алгоритмы на основе глубокого обучения но также оснащен нашей собственной системой оптической визуализации. Проектирование углов изображения и интенсивности в 3D-пространствеВ настоящее время наши устройства распознавания изображений с искусственным интеллектом используют система оптической визуализации где конфигурации источников освещения классифицируются в зависимости от методов освещения: освещение светлого поля и темного поля, структурированный свет и стробоскопический свет. Эти методы работают в сочетании как с поверхностными, так и с внутренними характеристиками проверяемых объектов, обеспечивая комплексный реляционный анализ. Проецируя источник света на проверяемые объекты и анализируя возникающие искажения, мы можем демодулировать трехмерную информацию об объектах, что позволяет точно определить местонахождение дефектов продукта. Мультиспектральная визуализация от ультрафиолета до инфракрасного диапазонаКейTСистема оптической визуализации ech использует полный спектр от ультрафиолетового до инфракрасного диапазона, включая поляризационные и флуоресцентные методы, для достижения комплексного обнаружения объектов на 360°. Дефекты, невидимые невооруженным глазом, могут быть обнаружены с полной четкостью, исключая слепые зоны и пропущенные участки. Энергоэффективный и долговечныйВ нашей системе оптической визуализации используется светодиодное освещение, которое компактно, энергоэффективно и имеет малое время отклика. Он также обеспечивает превосходную монохроматичность, высокую надежность и равномерную, стабильную светоотдачу, что упрощает интеграцию для получения оптимальных результатов визуализации на продуктах.
