Corteza
Ejemplo de un sistema eficiente de aprendizaje profundo e inferencia
Sobrehumano
Exactitud
Logra una precisión sobrehumana con 9X Escapes más bajos en alta varianza defectos sin exagerar con las piezas OK
Muestra eficiente
AI
Enseñe modelos rápidamente con tan solo imágenes 5 por tipo de defecto
Rápido
Decisiones
Hasta 100 MP/s Las velocidades de inferencia pasan rápidamente una decisión OK/NG
Ajustable
Tolerancias
Precisión de píxeles Segmentación de defectos y tolerancia ajustable
Entrene rápidamente con IA eficiente en el uso de muestras
Manage AI model development through the four core functional centers: AI model labeling, AI training, thresholds tuning, production line data
Utilice una interfaz intuitiva de arrastrar y soltar para desarrollar modelos de IA
Se necesitan tan solo 5 imágenes para entrenar modelos de IA
High Resolution image support, up to 50MP
Inferencia de alta velocidad
Velocidades de inferencia de hasta 100 MP/s
Rendimiento máximo de detección de hasta 1200 piezas/min
Los modelos de IA se ajustan rápidamente a los cambios de color.
Mayor integración y compatibilidad
Compatibilidad ampliada con protocolos PLC: compatibilidad más amplia con todos los protocolos PLC principales, incluida una sólida integración de disparadores.
Opciones de cámara flexibles: compatibilidad con cámaras GigE para una implementación versátil.
Ecosistema abierto: SDK disponible para que socios externos creen extensiones de software personalizadas.
Sistema de gestión centralizada de escala
Gestionar y optimizar modelos sin interrumpir la producción
Implemente modelos de IA en líneas de producción a nivel mundial con la arquitectura escalable de CorteX
Gestione de forma centralizada los datos y las etiquetas de entrenamiento de IA
Conozca la tasa de rendimiento de antemano antes de implementar nuevos modelos con simulación de producción
Optimizar los criterios de calidad para el rendimiento
Ajuste instantáneamente los criterios de calidad en 6 atributos ajustables
Visualice el impacto en el rendimiento antes de implementar modelos de IA en producción
Use LIMIT - a separate inference decision from OK or NG - to set aside parts based on certain thresholds to further validate
No solo detección de defectos. Inspección integral que ofrece:
El sistema UnitX La Ventaja
Esfuerzo
Requiere que los ingenieros desarrollen reglas complejas y personalizadas para cada defecto y tipo de pieza.
Requiere cientos de imágenes para entrenar
La interfaz de entrenamiento intuitiva requiere tan solo 5 imágenes para entrenarse; no se requiere experiencia en IA. Se adapta rápidamente a nuevos productos y tipos de defectos.
Exactitud
Solo es preciso para defectos bien definidos y piezas con un entorno consistente, lo que da lugar a fugas y excesos.
Puede fallar en la variabilidad de la posición y orientación de la pieza, lo que a veces requiere herramientas de posicionamiento adicionales.
Preciso para defectos que son complejos y variables en forma, tamaño, ubicación y presentación, normalizándose automáticamente para la variabilidad de la posición.
Optimización de rendimiento
Se requiere esfuerzo manual para ajustar los criterios de calidad. No está claro cómo los criterios afectan el rendimiento, lo que provoca un exceso de trabajo.
Se requiere esfuerzo manual para ajustar los criterios de calidad. No está claro cómo los criterios afectan el rendimiento, lo que provoca un exceso de trabajo.
Ajuste fácilmente los criterios de calidad específicos para cada defecto en diversos atributos. Visualice el impacto en el rendimiento antes de implementar cambios en la producción.
Hoja de datos de CorteX
