Simular defectos raros, enriquecer los datos de entrenamiento
GenX - Mejorar la inspección
Precisión con IA generativa
Elevate Automated
Inspección con GenX
Descubra cómo las imágenes de defectos sintéticos ayudan a entrenar a la IA para la inspección
Exactitud
Reducir la tasa de detección falsa hasta 9X mediante entrenamiento en imágenes de defectos sintéticos representativos de defectos complejos aleatorios.
Modelo de desarrollo
Cree rápidamente modelos de detección robustos generando imágenes de defectos con tan solo 3 Imágenes reales por defecto.
Solicitud
Diseñado para cambios de piezas y se adapta rápidamente para una producción de alta mezcla.
Soluciones a medida
para amplias industrias manufactureras
Desde la carga de imágenes de muestra hasta la implementación de una IA precisa
modelos, GenX simplifica cada paso.
Equipo
Tipo de defecto: Chip
Descripción: Se trata de un defecto de viruta que aparece en engranajes metálicos industriales, con características de profundidad distintivas.
Ejemplos de entrenamiento: 3
Resultado: Genere defectos de daños realistas en imágenes OK preservando totalmente la característica de profundidad.
Ahorro de tiempo en la recopilación de datos: 3 meses → 24 horas.
Auto Parts
Industria/Producto: Automotriz/Repuestos para automóviles
Defecto: Rebaba
Descripción: Un tipo de protuberancia en superficies metálicas con propiedades ligeramente reflectantes y pequeñas dimensiones.
Ejemplos de entrenamiento: 2
Resultado: Genere defectos de daños realistas en imágenes OK conservando totalmente las características de profundidad.
Ahorro de tiempo en la recopilación de datos: 3 meses → 24 horas.
Fundición mecanizada
Descripción: Un tipo de defecto en las piezas fundidas de metal que se caracteriza por pequeños orificios o huecos en la superficie, generalmente con una cierta profundidad.
Ejemplos de entrenamiento: 2
Resultado: Genere defectos de daños realistas en imágenes OK conservando totalmente las características de profundidad.
Ahorro de tiempo en la recopilación de datos: 1.5 meses → 24 horas.
Celdas de batería
Defecto: Agujero de alfiler
Descripción: Un tipo de desgaste en la superficie metálica soldada, de color blanco y claramente distinguible del fondo.
Ejemplos de entrenamiento: 1
Resultado: Genere defectos de daños realistas en imágenes OK conservando totalmente las características de profundidad.
Ahorro de tiempo en la recopilación de datos: 2 meses → 24 horas.
Tapa superior de la batería
Defecto: Junta de soldadura en frío
Descripción: Un tipo de soldadura fría y escoria de soldadura en la trayectoria de la cubierta superior. Cuando el defecto es sutil, puede ser difícil distinguirlo de la soldadura de fondo.
Ejemplos de entrenamiento: 3
Resultado: Genere defectos de daños realistas en imágenes OK conservando totalmente las características de profundidad.
Ahorro de tiempo en la recopilación de datos: 1.5 meses → 24 horas.
Batería de bolsa
Descripción: Un tipo de rasguño delgado y alargado en la superficie de la batería blanda, donde el defecto generalmente aparece como rayas blancas.
Ejemplos de entrenamiento: 3
Resultado: Genere defectos de daños realistas en imágenes OK conservando totalmente las características de profundidad.
Ahorro de tiempo en la recopilación de datos: 2 meses → 24 horas.
Conector de tapa eléctrica
Descripción: Un tipo de arañazo en las clavijas metálicas del conector. Este defecto refleja la luz en ángulos específicos y es relativamente pequeño.
Ejemplos de entrenamiento: 3
Resultado: Genere defectos de daños realistas en imágenes OK conservando totalmente las características de profundidad.
Ahorro de tiempo en la recopilación de datos: 2 meses → 24 horas.
Pistón
Descripción: Un tipo de daño por impacto en la superficie metálica del pistón, con formas de defectos y características de profundidad variables.
Ejemplos de entrenamiento:
Resultado: Genere defectos de daños realistas en imágenes OK conservando totalmente las características de profundidad.
Ahorro de tiempo en la recopilación de datos: 2 meses → 24 horas.
Lata de aluminio
Descripción: Un tipo de picazón en la superficie de la lata de aluminio. Este defecto es estructural y también refleja la luz.
Ejemplos de entrenamiento: 3
Resultado: Genere defectos de daños realistas en imágenes OK conservando totalmente las características de profundidad.
Ahorro de tiempo en la recopilación de datos: 15 días → 24 horas.
Espada
Tipo de defecto: Rotura
Descripción: Un tipo de desgaste y daño por impacto en la superficie de la hoja de metal, con defectos que en general son muy pequeños y de forma irregular.
Ejemplos de entrenamiento: 3
Resultado: Genere defectos de daños realistas en imágenes OK conservando totalmente las características de profundidad.
Ahorro de tiempo en la recopilación de datos: 1 mes → 24 horas.
Correa de reloj
Descripción: Partículas de suciedad negra extremadamente pequeñas en la correa de silicona del reloj, que se caracterizan por su pequeño tamaño y formas variables.
Ejemplos de entrenamiento: 2
Resultado: Genere defectos de daños realistas en imágenes OK conservando totalmente las características de profundidad.
Ahorro de tiempo en la recopilación de datos: 1 mes → 24 horas.
Contraportada del portátil
Descripción: Un tipo de arañazo en la carcasa metálica del portátil. Este defecto es extremadamente fino y difícil de detectar.
Ejemplos de entrenamiento: 1
Resultado: Genere defectos de daños realistas en imágenes OK conservando totalmente las características de profundidad.
Ahorro de tiempo en la recopilación de datos: 1.5 meses → 24 horas.
QUE OPINAN NUESTROS CLIENTES
GenX nos ayudó a reducir nuestra tasa de detección falsa, lo cual ha sido un punto de inflexión en nuestro proceso de control de calidad. La capacidad de generar muestras realistas de defectos ha mejorado drásticamente la precisión de nuestras inspecciones y ha acortado el plazo de entrega de los proyectos.
Gestora de Proyectos
Fabricación de automóviles
Pasamos de pasar meses recopilando muestras de defectos a poner en marcha nuestro modelo de IA con tan solo tres imágenes reales. GenX ha transformado por completo nuestra forma de abordar la detección de defectos poco frecuentes en nuestro sistema de control de calidad.
Gerente de control de calidad en línea
Fabricación de teléfonos móviles
Gracias a GenX, logramos una inspección en línea con una precisión líder en la industria, incluso para defectos poco frecuentes. El etiquetado inteligente y la generación de datos sintéticos hicieron que el entrenamiento de modelos de IA fuera fluido y rentable.
Gerente de Innovación en Manufactura
industria del embalaje
Elevando la calidad en todas las industrias
Resultados cuantificados con GenX
9X: Tasa de escape más baja
Se logró una tasa de escape 9 veces mejor
industrias diversas.
3X: Implementación más rápida
El tiempo de implementación del sistema se aceleró tres veces
con integración completa en menos de una semana.
3 muestras: Eficiencia del entrenamiento
Cree modelos de IA precisos a partir de
Sólo 3 muestras defectuosas.
30%: ROI más rápido
Ahorre hasta un 30% en costos relacionados con la inspección durante el primer trimestre.
Precios flexibles para cada necesidad
- Prueba gratuita con 3 trabajos
- 1 trabajo generar imágenes para 1 tipo de patrón en 1 artículo
- Generar 50 imágenes para el 1 trabajo
- Reciba resultados en aproximadamente 24 horas
- Soporte estándar (solo por correo electrónico)
- Los descuentos por volumen
- Reciba resultados en SLA rápido
- Entrenamiento priorizado de IA
- Ejecute hasta 4 trabajos a la vez
- Soporte telefónico prioritario con un administrador de cuenta dedicado
- Imágenes de defectos ilimitadas generadas por IA por mes
- Personalización de modelos de IA dedicados para necesidades de fabricación específicas
- Detección y generación de informes de defectos en tiempo real con análisis avanzados
- Implementación en nube privada o local para un control total de los datos
- Integración de múltiples sitios con sistemas PLC, MES y ERP empresariales
- Acceso personalizado a API y SDK para una automatización perfecta
- Soporte prioritario 24/7 con un administrador de cuenta dedicado
- AI-powered Información sobre mantenimiento predictivo.
Preguntas Frecuentes
info@unitxlabs.com
3930 Freedom Cir, Suite 130,
Santa Clara, CA 95054, EE. UU.
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