
深度学习教会您的视觉软件如何区分看似的缺陷品和真实的缺陷品。这可以节省数百万成本。
误剔是代价高昂的。因为看起来有缺陷而被剔废的合格品,每年给制药业带来数百万的损失。配置有固定阈值的视觉系统通常认为冻干产品侧壁上的无害气泡或飞溅物是缺陷。因此,多达15%的容器被误剔。对每台自动灯检机进行半自动复检每年的费用高达100万欧元。投资于深度学习将减少这些重复出现的生产成本,通常在一年内就能摊销。
灯检技术
深度学习教会您的视觉软件如何区分看似的缺陷品和真实的缺陷品。这可以节省数百万成本。
误剔是代价高昂的。因为看起来有缺陷而被剔废的合格品,每年给制药业带来数百万的损失。配置有固定阈值的视觉系统通常认为冻干产品侧壁上的无害气泡或飞溅物是缺陷。因此,多达15%的容器被误剔。对每台自动灯检机进行半自动复检每年的费用高达100万欧元。投资于深度学习将减少这些重复出现的生产成本,通常在一年内就能摊销。
让您的机器学习,这样您就可以避免误剔带来的昂贵损失。
Eject-X指导用户完成图像数据标记的过程,以便对缺陷进行分类和训练算法,以及完成对人工智能精度的测试。在算法通过数字验证后,可以将其集成到设备的视觉配置中。将经典视觉工具的优势与深度学习的优势结合起来,可以降低复杂性,并确保更快地降低成本。