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 3 por tipo de defecto

Rápida
Decisiones

Up to 160 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

Gestionar el desarrollo de modelos de IA a través de los cuatro centros funcionales principales: etiquetado de modelos de IA, entrenamiento de IA, ajuste de umbrales, datos de la línea de producción

Utilice una interfaz intuitiva de arrastrar y soltar para desarrollar modelos de IA

Se necesitan tan solo 3 imágenes para entrenar modelos de IA

Admite imágenes de alta resolución, hasta 50 MP

Inferencia de alta velocidad

Velocidades de inferencia de hasta 160 MP/s

Rendimiento máximo de detección de hasta 1800 piezas/min

Conexión máxima con 8 OptiX

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

Utilice LIMIT (una decisión de inferencia separada de OK o NG) para reservar partes en función de ciertos umbrales para validar aún más

No solo detección de defectos. Inspección integral que ofrece:

Detección

Clasificación

Contar

Umbrales

Ubicación

Measurement

Profundidad

Barcode

La sección UnitX Advantage

Visión basada en reglas

Otra IA / Aprendizaje profundo

UnitX Corteza

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.

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.