欢迎使用 LMI Technologies 智能 AI 视觉检测
为什么使用 AI 检测
深度学习V.S.传统方式的优势
AI 视觉
使用 深度学习 在严苛环境中查找和分类关键特征、缺陷和异常。
基于规则的视觉
使用 预定义 规则在受控环境中查找可靠且可重复的特征。
人工检测
人类 利用隐性知识和本能 对零件进行分类，并在多变的环境中发现简单特征和缺陷。
准确性
在高度可变性的应用中以高精度识别特征和缺陷。
在应用中提供高精度，可靠且可重复的扫描结果。
从而导致错误、缺陷遗漏或质量控制变化。 容易出现由于疲劳带来的判断不一致或者主观判定，
适应性
高度适应性，通过从新数据中持续学习来提高性能。训练数据的扩展可以捕获工艺漂移、极端情况或环境变化。
手动调整基于规则的流程可以解决生产流程的变化或新出现的缺陷，以适应不断变化的环境。
检测人员需要接受培训，并且在面对复杂或不熟悉的缺陷时，难以保持一致性，从而导致潜在的判断误差。
稳健性
数据驱动的深度学习模型在高度不确定性的环境中蓬勃发展。
在产品特性与既定模式紧密结合的情况下，系统可以准确识别关键特征和缺陷。
检测人员可以处理复杂的检测，但通常受限于他们持续检测细微缺陷的能力。疲劳和超负荷可能导致他们对不同产品的问题检测不一致，从而降低人工检测在高度变化应用中的可靠性。
可扩展性
AI 系统具有高度可扩展性，能够在不影响性能的情况下处理增加的产量。AI 可以快速适应产量增加或新产线引入，AI 可以快速适应，从而更容易扩大运营规模，而无需大量额外成本或资源。
基于规则的系统可以通过更新规则来扩展，以处理更多变化或产品类型。虽然此过程可能需要一些时间，但它允许系统根据生产需求进行扩展，从而在生产环境相对稳定时提供一定程度的灵活性。
增加人工检测规模需要耗费大量资源，随着产量的增加，需要更多人员。检测人员还面临着在更高产量下保持一致性和速度的挑战，难以在保证质量的情况下满足日益增长的检测需求。
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