อัลกอริทึมด้านออปติก
ออกแบบการถ่ายภาพ 2D/2.5D/3D เฉพาะงาน
อัลกอริทึมด้านออปติก อัลกอริทึมการประมวลผลภาพ และ vision deep learning รวมอยู่ในแพลตฟอร์มเดียว การทำ labelling การเทรน การ inference และการติดตั้งใช้งานทำได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด และโมดูล 2D/2.5D/3D ในตัวตรวจจับข้อบกพร่องบนพื้นหลังที่ซับซ้อนได้
- ความแม่นยำในการตรวจจับ
- สูงสุด 99.99% · ขึ้นอยู่กับงานประยุกต์
- ความละเอียดในการตรวจจับ
- ตั้งแต่ 1 μm · ขึ้นอยู่กับการตั้งค่าออปติก
- ความเร็วในการตรวจสอบ
- สูงสุด 200 ชิ้น/วินาที · ขึ้นอยู่กับชิ้นงานและฮาร์ดแวร์
- จำนวนตัวอย่างขั้นต่ำสำหรับเทรน
- โดยทั่วไป 5 ภาพ · ชิ้นงานขนาดใหญ่เริ่มที่ 1 ภาพ
- มิติภาพ
- 2D / 2.5D / 3D / X-ray / อินฟราเรด
- การเร่งความเร็ว
- NVIDIA · Intel · Huawei · FPGA
- การเชื่อมต่อระบบ
- MES · PLC / Linux · Windows
Handdle AI
อัลกอริทึมสามชั้น ในแพลตฟอร์มเดียว
การตรวจสอบเริ่มต้นที่ออปติกและจบที่ deep learning การรวมทั้งสามชั้นไว้ในแพลตฟอร์มเดียวทำให้ประสิทธิภาพไม่รั่วไหลระหว่างชั้น
การประมวลผลภาพ
Geometric fitting การประมวลผลสี การวิเคราะห์คอนทัวร์
Vision deep learning
ตรวจจับข้อบกพร่อง จำแนก วัดขนาด และจดจำ
Handdle AI
ฟังก์ชันหลัก
แปดโมดูลรวมกันเป็นไปป์ไลน์การตรวจสอบเดียว
Detection
ระบุตำแหน่งวัตถุอัตโนมัติ — ตรวจการมีอยู่ของชิ้นงาน ความคลาดเคลื่อนของตำแหน่ง และสิ่งแปลกปลอมแบบเรียลไทม์
Segmentation
IOU สูงสุด 99.9%
ขึ้นอยู่กับงานประยุกต์
Segmentation ข้อบกพร่องระดับพิกเซล ได้ทั้งตำแหน่ง พื้นที่ และรูปร่าง
Classification
จำแนกตามประเภทข้อบกพร่องอัตโนมัติ รวมถึงการจัดเกรดบนพื้นผิวลวดลายซับซ้อน
One-class training
เทรนด้วยชิ้นงานดีเพียงอย่างเดียว ตรวจจับความผิดปกติได้โดยไม่ต้องมีข้อมูล NG
การวัดขนาด
วัดความยาว ความกว้าง มุม และช่องว่างอัตโนมัติด้วยความละเอียดระดับพิกเซล
การตรวจจับ 3D
ตรวจสอบความสูง ความลึก และความเรียบ ผสานกับ line laser และ structured light
OCR / OCV
จดจำและตรวจสอบตัวอักษร: คุณภาพการพิมพ์ ตัวอักษรผิด ความถูกต้องของฉลาก
การอ่านโค้ด
อ่านบาร์โค้ด 1D/2D, QR และ DPM และเชื่อมโยงกับการตรวจสอบย้อนกลับของกระบวนการ
Handdle AI
ข้อได้เปรียบทางเทคนิค
พึ่งพาข้อมูลน้อยลง โดยไม่ลดทอนความแม่นยำหรือความเร็ว
เทรนด้วยตัวอย่างน้อย
เริ่มที่ 5
ชิ้นงานขนาดใหญ่เริ่มที่ 1
โดยทั่วไปเทรนและนำไปใช้งานได้จาก 5 ภาพ — และจากตัวอย่างเพียงชิ้นเดียวในกรณีที่ชิ้นงานใหญ่เกินกว่าจะส่งมาให้เรา
One-class training
0 NG
เทรนด้วยตัวอย่าง OK เท่านั้น ผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ยังไม่มีประวัติข้อบกพร่องจึงเริ่มตรวจสอบได้ทันที
Transfer learning
30+ โมเดล
นำคุณลักษณะร่วมของผลิตภัณฑ์ที่ใช้วัสดุเดียวกันกลับมาใช้ซ้ำในสภาพแวดล้อมแบบ high-mix
ความแม่นยำในการตรวจจับ
สูงสุด 99.99%
ขึ้นอยู่กับงานประยุกต์
การสกัดคุณลักษณะหลายมิติพร้อมการกรองอัตโนมัติ ลดทั้งการตรวจจับเกินและการตรวจจับหลุดไปพร้อมกัน
ความละเอียดในการตรวจจับ
ตั้งแต่ 1 μm
ขึ้นอยู่กับออปติก · แยกแยะข้อบกพร่องได้ที่ 2–3 พิกเซล
การจับคู่บริเวณข้อบกพร่องระดับพิกเซลให้ตำแหน่งและพื้นที่ของข้อบกพร่องขนาดเล็ก — แยกแยะได้ที่ 2–3 พิกเซล ในขณะที่ระบบ rule-based โดยทั่วไปต้องใช้ห้าพิกเซลขึ้นไป
ความเร็วในการตรวจสอบ
สูงสุด 200 ชิ้น/วินาที
ขึ้นอยู่กับชิ้นงานและฮาร์ดแวร์
การเร่งความเร็วทั้งซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์พร้อมกันรักษาความแม่นยำเต็มที่แม้ทำงานด้วยความเร็วสูง ปริมาณงานจริงกำหนดตามชิ้นงาน ความละเอียด โมเดล และฮาร์ดแวร์
รองรับได้หลากหลาย
ภาพ 5 ประเภท
ภาพ 2D, 2.5D, 3D, X-ray และอินฟราเรด แพลตฟอร์มเร่งความเร็วหลัก และการเชื่อมต่อ MES และ PLC
การดีบักแบบเห็นภาพ
Heatmap
แสดงเหตุผลเบื้องหลังการตัดสินแต่ละครั้ง ลดเวลาในการปรับจูน และแก้ปัญหา black box
Handdle AI
ขั้นตอนการติดตั้งใช้งาน
การเทรนและการใช้งานจริงดำเนินไปเป็นเส้นทางต่อเนื่องเดียว
- 01
การเทรน
เก็บภาพ → labelling → เทรนโมเดล → export โมเดล
- 02
การติดตั้งใช้งาน
นำเข้าค่าคอนฟิก → ตั้งค่าโมดูล → ทำนายและ inference → รันด้วยคลิกเดียว
ความปลอดภัยของข้อมูล
ข้อมูลการตรวจสอบอยู่ภายในโรงงานของคุณ
การติดตั้งเริ่มต้นเป็นแบบ on-premise: การเทรน การ inference และการจัดเก็บทั้งหมดทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานของลูกค้า และการเชื่อมต่อ cloud จะตั้งค่าเมื่อได้รับคำขอเท่านั้น