효율적인 딥러닝 및 추론 시스템 샘플
초인적인 정확도를 달성합니다. 9X 높은 분산에서 탈출률 감소 과도한 부품이 아닌 결함이 있는 부품
최소 한 가지로 모델을 빠르게 가르칩니다. 3 이미지 결함 유형별
최대 160MP/초 추론 속도는 빠르게 결정을 내립니다. 확인/불가
픽셀 단위의 정밀함 결함 분할 및 조정 가능한 허용 오차
엔지니어가 각 결함 및 부품 유형에 대해 복잡하고 맞춤형 규칙을 개발해야 합니다.
학습을 위해 수백 개의 이미지가 필요합니다.
직관적인 교육 인터페이스를 통해 단 5개의 이미지만으로 학습이 가능하며, AI 경험은 전혀 필요하지 않습니다. 새로운 제품 및 결함 유형에 빠르게 적응할 수 있습니다.
명확하게 정의된 결함과 일관된 환경을 갖춘 부품에만 정확하므로 이탈과 과잉이 발생합니다.
부품 위치 및 방향 변동으로 인해 실패할 수 있으며, 때로는 추가 위치 지정 도구가 필요합니다.
모양, 크기, 위치 및 표현이 복잡하고 다양한 결함에 대해 정확하며 위치 변동성을 자동으로 정규화합니다.
품질 기준을 조정하는 데 수작업이 필요합니다. 기준이 수율에 미치는 영향이 불분명하여 과도한 작업이 발생합니다.
다양한 속성에 걸쳐 각 결함에 맞는 품질 기준을 쉽게 조정할 수 있습니다. 생산에 변경 사항을 적용하기 전에 수율에 미치는 영향을 시각화할 수 있습니다.