Thuật toán quang học
Thiết kế chụp ảnh 2D/2.5D/3D theo yêu cầu
Thuật toán quang học, thuật toán xử lý ảnh và deep learning thị giác được hợp nhất trên một nền tảng. Gán nhãn, huấn luyện, suy luận và triển khai đều không cần viết code, và các module 2D/2.5D/3D tích hợp sẵn phát hiện lỗi trên nền phức tạp.
- Độ chính xác phát hiện
- Lên đến 99,99% · tùy ứng dụng
- Độ phân giải phát hiện
- Từ 1 μm · tùy cấu hình quang học
- Tốc độ kiểm tra
- Lên đến 200 sản phẩm/giây · tùy chi tiết và phần cứng
- Số mẫu huấn luyện tối thiểu
- Thường là 5; từ 1 với chi tiết lớn
- Loại ảnh
- 2D / 2.5D / 3D / X-quang / hồng ngoại
- Nền tảng tăng tốc
- NVIDIA · Intel · Huawei · FPGA
- Tích hợp
- MES · PLC / Linux · Windows
Handdle AI
Ba lớp thuật toán, một nền tảng
Kiểm tra bắt đầu từ quang học và kết thúc ở mạng nơ-ron. Đặt cả ba lớp trên một nền tảng giúp hiệu năng không bị thất thoát giữa các lớp.
Xử lý ảnh
Khớp hình học, xử lý màu, phân tích đường viền
Deep learning thị giác
Phát hiện lỗi, phân loại, đo lường, nhận dạng
Handdle AI
Chức năng cốt lõi
Tám module kết hợp thành một quy trình kiểm tra thống nhất.
Detection
Tự động định vị đối tượng — phát hiện có/không có chi tiết, sai lệch vị trí và dị vật theo thời gian thực.
Segmentation
IOU lên đến 99,9%
Tùy ứng dụng
Phân vùng lỗi cấp pixel, cho ra vị trí, diện tích và hình dạng.
Classification
Tự động phân loại theo loại lỗi, kể cả phân cấp trên nền vân bề mặt phức tạp.
Huấn luyện một lớp (one-class)
Chỉ cần huấn luyện bằng mẫu đạt, phát hiện bất thường mà không cần dữ liệu NG.
Đo kích thước
Tự động đo chiều dài, chiều rộng, góc và khe hở với độ chính xác cấp pixel.
Phát hiện 3D
Kiểm tra chiều cao, độ sâu và độ phẳng, tích hợp với laser vạch (line laser) và ánh sáng cấu trúc.
OCR / OCV
Nhận dạng và xác minh ký tự: chất lượng in, lỗi ký tự, tính phù hợp của nhãn.
Đọc mã
Đọc mã vạch 1D/2D, QR và DPM, liên kết với truy xuất nguồn gốc quy trình.
Handdle AI
Ưu thế kỹ thuật
Giảm phụ thuộc vào dữ liệu mà không đánh đổi độ chính xác hay tốc độ.
Huấn luyện với ít mẫu
Từ 5
Từ 1 với chi tiết lớn
Thường chỉ cần 5 ảnh để huấn luyện và triển khai — và chỉ một mẫu nếu chi tiết quá lớn để gửi đến chúng tôi.
Huấn luyện một lớp (one-class)
0 NG
Chỉ huấn luyện bằng mẫu OK, nên sản phẩm mới chưa có lịch sử lỗi vẫn được kiểm tra ngay.
Học chuyển giao
30+ mô hình
Đặc trưng chung giữa các sản phẩm cùng vật liệu được tái sử dụng trong môi trường sản xuất đa chủng loại.
Độ chính xác phát hiện
Lên đến 99,99%
Tùy ứng dụng
Trích xuất đặc trưng đa chiều kết hợp lọc tự động giúp giảm đồng thời cả phát hiện nhầm (overkill) lẫn bỏ sót lỗi.
Độ phân giải phát hiện
Từ 1 μm
Tùy hệ quang học · nhận diện lỗi ở mức 2–3 pixel
Khớp vùng lỗi ở cấp pixel cho ra vị trí và diện tích của các lỗi nhỏ — nhận diện ở mức 2–3 pixel, trong khi hệ thống dựa trên quy tắc thường cần từ năm pixel trở lên.
Tốc độ kiểm tra
Lên đến 200 sản phẩm/giây
Tùy chi tiết và phần cứng
Tăng tốc đồng thời phần mềm và phần cứng giúp giữ nguyên độ chính xác ở tốc độ cao. Năng suất thực tế được tính theo chi tiết, độ phân giải, mô hình và phần cứng.
Tương thích rộng
5 loại ảnh
Ảnh 2D, 2.5D, 3D, X-quang và hồng ngoại; các nền tảng tăng tốc phổ biến; tích hợp MES và PLC.
Gỡ lỗi trực quan
Heatmap
Hiển thị căn cứ của từng quyết định, rút ngắn thời gian tinh chỉnh và giải quyết vấn đề hộp đen.
Handdle AI
Quy trình triển khai
Huấn luyện và vận hành diễn ra trên một luồng liền mạch.
- 01
Huấn luyện
Thu thập ảnh → gán nhãn → huấn luyện mô hình → xuất mô hình
- 02
Triển khai
Nhập cấu hình → cấu hình module → dự đoán và suy luận → chạy chỉ với một cú nhấp
Bảo mật dữ liệu
Dữ liệu kiểm tra không rời khỏi nhà máy của bạn
Mặc định triển khai on-premise: huấn luyện, suy luận và lưu trữ đều chạy trên hạ tầng của khách hàng, và kết nối đám mây chỉ được cấu hình khi có yêu cầu.