Handdle AI

ऑप्टिकल एल्गोरिदम

कस्टम 2D/2.5D/3D इमेजिंग डिज़ाइन

इमेज प्रोसेसिंग

ज्यामितीय फ़िटिंग, कलर प्रोसेसिंग, कंटूर विश्लेषण

विज़न डीप लर्निंग

डिफेक्ट डिटेक्शन, वर्गीकरण, माप और पहचान

कम सैंपल से ट्रेनिंग

5 से

बड़े पार्ट्स के लिए 1 से

सामान्यतः 5 इमेज से ट्रेन और डिप्लॉय होता है — और जहाँ पार्ट इतना बड़ा हो कि हमारे पास लाया न जा सके, वहाँ एक ही सैंपल से।

वन-क्लास ट्रेनिंग

0 NG

केवल OK सैंपल पर ट्रेन होता है, इसलिए बिना डिफेक्ट इतिहास वाले नए प्रोडक्ट को तुरंत कवर किया जा सकता है।

ट्रांसफ़र लर्निंग

30+ मॉडल

कई तरह के प्रोडक्ट वाले वातावरण में एक ही सामग्री वाले प्रोडक्ट्स की साझा विशेषताओं का दोबारा उपयोग किया जाता है।

डिटेक्शन सटीकता

अधिकतम 99.99%

एप्लिकेशन पर निर्भर

ऑटोमैटिक फ़िल्टरिंग के साथ बहुआयामी फ़ीचर निष्कर्षण, ओवर-डिटेक्शन और अंडर-डिटेक्शन दोनों को एक साथ कम करता है।

डिटेक्शन प्रिसिज़न

1 μm से

ऑप्टिक्स पर निर्भर · डिफेक्ट 2–3 पिक्सेल पर पहचाने जाते हैं

डिफेक्ट क्षेत्र की पिक्सेल-स्तरीय मैचिंग से बारीक डिफेक्ट का स्थान और क्षेत्रफल मिलता है — 2–3 पिक्सेल पर पहचान, जबकि रूल-आधारित सिस्टम को सामान्यतः पाँच या अधिक पिक्सेल चाहिए।

इंस्पेक्शन गति

अधिकतम 200 यूनिट/सेकंड

वर्कपीस और हार्डवेयर पर निर्भर

सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर का एक साथ एक्सेलरेशन तेज़ गति पर भी पूरी सटीकता बनाए रखता है। वास्तविक थ्रूपुट वर्कपीस, रिज़ॉल्यूशन, मॉडल और हार्डवेयर के अनुसार तय होता है।

व्यापक संगतता

5 इमेज प्रकार

2D, 2.5D, 3D, X-ray और इन्फ़्रारेड इमेज; प्रमुख एक्सेलरेशन प्लेटफ़ॉर्म; MES और PLC इंटीग्रेशन।

विज़ुअल डिबगिंग

हीटमैप

हर निर्णय का आधार दिखाता है, जिससे ट्यूनिंग का समय घटता है और ब्लैक-बॉक्स समस्या दूर होती है।