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Cuando comienza la producción, especialmente la producción a escala giga y mega, necesita imágenes nítidas y una verificación ultrarrápida para evitar que los equipos dañados lleguen a sus clientes.
SixSense ha desarrollado una plataforma sin código para construir, monitorear y mantener modelos de aprendizaje profundo para aplicaciones de visión artificial. Actualmente, los ingenieros de producción están utilizando la plataforma para crear modelos de IA que pueden detectar y clasificar defectos en las fotos. Están pasando de un proceso de inspección de décadas de antigüedad basado en trabajo manual o sistemas basados en reglas a una solución basada en IA significativamente más eficiente y escalable con la plataforma SixSense AI.
¿Qué pasa si hay múltiples inspecciones inexactas? |
• Los costos laborales están aumentando |
La inspección de calidad visual es uno de los procesos más críticos en la fabricación y se utiliza para controlar los costos de calidad. En una línea de producción 24 horas al día, 7 días a la semana, los controles visuales aumentan exponencialmente los costos de calidad. Las inspecciones de hoy tienen una tasa de error muy alta de hasta un 40%. Los fabricantes suelen tener un equipo de operarios que pueden cometer errores por factores como el cansancio o el descuido.
A veces, los ingenieros automatizan sus procesos mediante algoritmos basados en reglas. Sin embargo, no se pueden escalar y adaptar a un catálogo más amplio con sutiles variaciones entre las clases de error. Esto conduce a que se pasen por alto los errores o se disparen falsas alarmas.
¿Cómo funciona Classif AI? |
• Puede cargar y etiquetar grandes cantidades de datos en segundos |
«Identificamos este problema y desarrollamos un software preciso de clasificación automática de defectos impulsado por IA llamado ClassifAI», dice Akanksha Jagwani, cofundador y director ejecutivo de SixSense.ai. “Nuestra tecnología se integra con las herramientas de captura de imágenes existentes, analiza a muy alta velocidad y clasifica el defecto en diferentes categorías. La IA se monitorea y se mantiene a sí misma y finalmente vuelve a escribir los códigos de clase de los defectos para la toma de decisiones.” Este software es capaz de tomar cualquier tipo de datos de imagen (ópticos, SEM, rayos X, etc.) y analizarlos para clasificación precisa de los defectos.
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