संसाधन
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इंस्पेक्शन का मूल्यांकन करते समय वास्तव में उठने वाले प्रश्न, उसी तरह उत्तरित जैसे हमारे इंजीनियर साइट पर उत्तर देते हैं।
- शुरुआत
वास्तव में कितने डिफेक्ट सैंपल चाहिए?
AI इंस्पेक्शन शुरू करने से पहले हमें कितनी डिफेक्ट इमेज एकत्र करनी होंगी?
सामान्यतः पाँच। जहाँ किसी प्रोडक्ट का कोई डिफेक्ट इतिहास नहीं है, या वह हमारे पास लाने के लिए बहुत बड़ा है, वहाँ केवल अच्छे सैंपल से — या एक ही इमेज से — मॉडल बनाया जा सकता है। हज़ारों सैंपल की ज़रूरत वाली धारणा रूल-आधारित युग की है।
पूरा पढ़ें → - टेक्नोलॉजी तुलना
रूल-आधारित AOI बनाम डीप-लर्निंग इंस्पेक्शन
हमारे पास पहले से AOI उपकरण है। क्या AI इंस्पेक्शन पर जाने का कोई कारण है?
अंतर तब दिखता है जब लाइटिंग बदलती है या कोई नया डिफेक्ट आता है। रूल-आधारित का मतलब है एल्गोरिदम दोबारा लिखना; डीप लर्निंग का मतलब है उसे ट्रेन करना। यह सबसे ज़्यादा उन लाइनों पर मायने रखता है जहाँ ओवर-डिटेक्शन पहले से ही काम को वापस इंसान के पास भेज रहा है।
पूरा पढ़ें → - सुरक्षा
इंस्पेक्शन डेटा कहाँ रहता है?
क्या हमारी लाइन की इमेज बिल्डिंग से बाहर जाती हैं — और क्या देश से बाहर जाती हैं?
नहीं जातीं। DSTEK डिफ़ॉल्ट रूप से ऑन-प्रिमाइस डिप्लॉय करता है: ट्रेनिंग, इन्फ़रेंस और स्टोरेज — सब ग्राहक के इन्फ़्रास्ट्रक्चर पर चलते हैं। क्लाउड कनेक्टिविटी केवल ग्राहक के अनुरोध पर कॉन्फ़िगर की जाती है।
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