什么是基于 AI 的视觉工具？
为何选择康耐视 AI 视觉工具？
适应性
康耐视 AI 工具适用于复杂、动态的环境。无论您是应对不一致的照明、具有挑战性的背景还是不可预测的产品缺陷，这些工具可以实时调节，确保实现高度的准确性和可靠性。
可扩展性和面向未来的解决方案
无论您是需要适用于标准应用的简单解决方案，还是适用于复杂检测的深度学习先进功能，康耐视 AI 工具都能根据您的需求进行扩展。它们在处理不同规模的任务方面具有高度的灵活性，能够胜任您的关键工作任务。
提高产量/处理量和效率
康耐视基于 AI 的视觉工具可以在高速下实现检测和质量控制流程自动化，使生产线保持顺畅运行。这意味着减少瓶颈、提高生产率和实现更一致的生产质量，包括在高速量产环境下。
提高准确性并减少错误
使用康耐视 AI 工具识别微小缺陷或变化，以改进产品质量并减少报废。此外，随着时间的推移，这些工具依靠自主学习不断提高准确性，使用越多，性能则越佳。
实时反馈和见解
康耐视 AI 工具提供即时反馈，实现实时质量控制调整和更快速决策。这可确保及时识别和纠正问题，避免导致更严重的生产问题。
基于 AI 的工具类型：边缘学习
边缘学习是一种专为简单易用而设计的 AI 技术。使用一套预先训练的算法直接在设备上（即“在边缘”）进行处理。边缘学习易于设置，相比基于深度学习的解决方案，需要更小的图像集（少至 5- 10 个图像）和更短的训练时间。无需编程：非视觉专家也能训练边缘学习工具，并在数分钟内生成检测结果。
基于 AI 的工具类型：深度学习
深度学习是一种 AI 技术，经过专门设计，可使复杂和高度定制化的应用实现自动化。处理直接在专用图形处理单元 （GPU） 上进行，这使用户能够基于细节清晰的大型图像集（数百到数千个图像）构建复杂的神经网络。深度学习技术使用这些神经网络快速、高效分析大量图像集，以检测细微、多变的缺陷
两种工具集适用于类似的应用，边缘学习专为简单易用性而设计，适用于简单应用，而深度学习则适用于需要深度分析和适应性的高度复杂场景。
基于 AI 的视觉工具有哪些用例？
缺陷检测和分析
- 提取和分析感兴趣区域，以查找和瞄准特定缺陷，如外观缺陷、表面不规则性和结构不一致
- 即使是最细微的异常，如划痕、凹痕、变色和尺寸变化，同时最大限度地减少误报
- 通过自动标记可能影响产品功能或外观的缺陷，确保高质量标准
分类和排序
- 根据用户定义的特性对产品进行排序和分类，例如颜色、形状和纹理
- 通过分析细微纹理变化或颜色变化等特征，确保准确排序，区分视觉上相似的项目
- 正确区分外观差异和关键缺陷，以减少不必要的废料并改善材料使用，最大限度地提高产量并减少浪费
文本和代码读取
- 阅读反射、低对比度或扭曲表面上的文本，即使在具有挑战性的操作条件下也能确保一致的可追溯性
- 破译复杂的文本结构，包括扭曲、压花或喷墨印刷字符，无需人工干预
- 确保条形码、序列号、产品标签和其他关键文本元素的可靠读取，自动将该数据集成到库存管理和跟踪系统中
- 处理各种基材和印刷方法，如褪色、损坏或污迹印刷，即使在面对具有挑战性的印刷质量或表面时也能获得可靠的性能
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