Wenn das menschliche Auge sieht, sieht es auch.
Sogar mehr und schneller.
Dataguess Inspector ist eine Computer-Vision-Lösung zur Autonomisierung Ihrer Qualitätskontrollprozesse in der Herstellung.
Es führt problemlos Vorgänge wie Fehlererkennung, Fehlerklassifizierung und Abwesenheitserkennung durch.
Dataguess Inspector ist mit fortschrittlichen Deep-Learning-Algorithmen und Algorithmen ausgestattet, die den Datenflussprozess automatisch durchführen.
Yapay Zeka ile Kalite Kontrol
INSPECTOR
ALL-IN-ONE
PAKET
Wir haben für jedes Detail gesorgt.
Es handelt sich um ein Lösungspaket, das die gesamte erforderliche Software und Hardware für ein Computer Vision System enthält.
Industrieller Edge KI PC
Bei diesen PCs handelt es sich um einsatzbereite Computer mit vorgegebenen und geprüften Hardware-Merkmalen, die auf dem von Ihnen gewählten Lizenzpaket basieren. Sie sind resistent gegenüber den Bedingungen einer industriellen Umgebung (IEC-konform).
Industrielle KI-Kamera
Entwickelt, um von jedem und überall benutzt zu werden. Das Schweizer Armee Messer der Computer Vision.
Dataguess CV Studio
Es handelt sich um eine KI/CV-Plattform ohne Code, die alle Funktionen enthält, die Sie für Computer-Vision-Anwendungen benötigen (Erstellung von Datensätzen, Training, Tests und Bereitstellung).
Dataguess Inspector-Lizenz
Dies ist eine Lizenz für die Software, mit der das KI-Modell ausgeführt wird, das Sie auf dem Edge KI PC trainieren.
Qualitätskontrolle in der Herstellung mit Defektdetektion
Die Qualitätskontrolle mit Hilfe von Computer-Vision-Anwendungen liefert schnellere und genauere Ergebnisse als herkömmliche Methoden. Diese Technologie ermöglicht ein effektiveres Qualitätskontrollverfahren und hilft bei der frühzeitigen Erkennung von Fehlern im Herstellungsprozess. Darüber hinaus können computergestützte Qualitätskontrollverfahren die Fertigungsqualität verbessern, indem sie Fehler aufdecken, die von Menschen übersehen werden könnten.
Defekterkennung und Qualitätskontrolle von Oberflächen
Mit Computer-Vision-Technologien wird die Oberflächenqualitätskontrolle mithilfe von Bildverarbeitung, künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernverfahren durchgeführt, die schnelle, genaue und nachhaltige Ergebnisse liefern. Auf diese Weise wird die Effizienz im Produktionsprozess gesteigert und fehlerhafte Produkte können frühzeitig erkannt werden.
Defekt - Fehlerklassifizierung und Zählung
Bei der Klassifizierung mit Computer Vision werden erkannte Fehler automatisch in verschiedene Kategorien eingeteilt. Beispiele für Fehler in einem auf einer Fertigungsstraße hergestellten Produkt sind Lackierfehler, Brüche und Verformungen. Dieses Verfahren gewährleistet, dass die erkannten Fehler richtig kategorisiert und gezählt werden.
Hauptmerkmale
Sie können jedes Bild hochladen, beschriften und klassifizieren, indem Sie die Beschriftungsschnittstelle verwenden. Sie können auch jederzeit Datensätze aktualisieren.
Erstellen Sie Ihre Datensätze, bauen Sie Ihre Computer Vision Bibliothek auf
NO-CODE
NO-CODE
Sie müssen keine Programmierkenntnisse haben
Dataguess Inspector ist ein Produkt, das keine Kodierung und keine langen Software-Schulungsprozesse erfordert und von jedem verwendet werden kann, unabhängig davon, ob er Software-Entwickler ist oder nicht.
Sie können ein Produkt oder Objekt ganz einfach ohne externe Hilfe trainieren, und wenn Sie ein Update vornehmen, können Sie Ihr KI-Modell neu trainieren und weiter verwenden.
Trainieren Sie so viele Objekte, wie Sie benötigen, oder aktualisieren Sie vorhandene Objekte
Dataguess Inspector unterstützt Standard-Kommunikationsprotokolle. Dadurch lässt er sich leicht in Ihre eigenen IT-Systeme integrieren.
Integrieren Sie in Ihre IT-Systeme
Ja, Sie können mehrere Modelle ausführen, sogar Dutzende davon. Die Leistung des Systems hängt von dem verwendeten Modell, den FPS und der Auflösung der eingehenden Daten sowie der GPU-Leistung der verwendeten Hardware ab.
In Dataguess CV Studio markieren Sie die Bilder, die Sie in das Inspector-Projekt hochladen, indem Sie sie in den Quadraten platzieren, die durch die Klassen definiert sind, die Sie in der "Beschriftungsphase" des Projekts erstellt haben. Diese Markierungen werden von der Maschine für künstliche Intelligenz in der nächsten "Trainingsphase" des Projekts ausgewertet und zur Erstellung des trainierten Modells verwendet.
Die erreichbare Leistung kann bis zu 120 fps (d. h. 1/120 Sekunde pro Bild) betragen, aber die Systemleistung hängt von den folgenden Faktoren ab:
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Geschwindigkeit der Leitung, Umgebungsbedingungen, Umgebungsbeleuchtung am Ort der Qualitätskontrolle
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Leistung und Qualität der Hardware wie Kameras und GPUs
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Größe, Auflösung und Qualität des Datensatzes des von Ihnen entwickelten Computer-Vision-Modells (klare Darstellung, präzise Beschriftung, Entfernung von falsch-positiven Ergebnissen usw.)
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Sie können Ihr KI-Modell mit CV Studio trainieren, das Sie völlig kostenlos nutzen können, und es auf einem beliebigen Edge-KI-Computer Ihrer Wahl einsetzen.