Diagnostic du site et des données
Confirmez si le problème est visuel AI.Vérifier les cibles, les sources lumineuses, la vitesse, l'environnement, la définition de catégorie, l'échantillon et la base de référence manuelle.
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PROFESSIONAL SERVICE
AI Reconnaissance visuelle, qualité intelligente et développement du système de visualisation informatique
La difficulté des projets AI visuels n'est généralement pas seulement de sélectionner des modèles, mais aussi de déterminer la position de la caméra, la lumière, la vitesse, la définition des défauts, les écarts d'échantillonnage, la détection d'erreurs, le déploiement périphérique et les systèmes de qualité.
Critères d'identification plus cohérentsDéficiences et dossiers administratifs rétroactifsL'examen manuel est plus cibléLes changements de modèle peuvent être mesurés en continu.
Conclusions de la prise de décisions concernant les projets
Comment la reconnaissance visuelle et les contrôles de qualité industriels de AI doivent être activés
Le PoC est complété par l'identification de la cible, des conditions, des nœuds et des conséquences de l'erreur sur le site réel, puis par la sélection d'échantillons représentatifs qui couvrent les situations normales, erronées et frontalières. Si les données ne peuvent être désagrégées, les caméras ne peuvent pas être stabilisées ou les opérations ne peuvent pas définir la responsabilité de la fuite, d'abord, la collecte et le processus devraient être améliorés, plutôt que d'étendre directement la formation des modèles.
START WITH EVIDENCE
Du jugement préliminaire à l ' acceptation et à la remise
Le niveau d'incertitude est réduit par étapes avant de décider de l'ampleur des apports et des modalités de coopération.
PoC et évaluation des couches
Validation des modèles et des programmes de collecteAchèvement de la conception pour l'étiquetage, la formation, l'évaluation des lacunes critiques, les tests de vitesse et l'examen manuel.
Opérations intégrées sur le terrain
Obtenir les résultats dans l'anneau de production.Déploiement des bords ou raisonnement basé sur le nuage, reliant MES/QMS/WMS, collecte continue de cas difficiles et de retours.
Recommandation préalable à l'ouverture
Public cible et catégorie à déterminerVidéo d'image représentative et conditions de collecteDéfinition des lacunes, niveau de risque et critères manuelsRestrictions concernant le réseau, l'équipement, le rythme et l'installation sur le terrainInterface MES, QMS, WMS ou WMSExigences en matière d'autorisation, de stockage et de sécurité des données
Preuve à voir dans l'acceptation.
Sources, règles d'étiquetage et versions des ensembles de données traçablesLes principales lacunes sont signalées séparément pour les fuites et les erreurs.Essais réalisés dans différentes conditions de champ et lots inconnusRetards dans le raisonnement, l'ingestion et le respect des exigences relatives aux ressources en matérielExamen manuel et retraites inhabituelles sont applicablesLes résultats d'identification peuvent être rapprochés avec les fiches de travail de qualité
Cartographie de la coopération et de la responsabilité
Les effets du projet sont influencés par les conditions d'imagerie, la représentation des échantillons, la définition des catégories et les changements de champ, et ne s'engagent pas à un taux de précision fixe pour les données isolées de l'environnement.
Problèmes les entreprises sont généralement confrontées
Le nombre d'échantillons était important, mais il n'y avait pas de définition des défauts, de l'étiquetage et de la distribution de la production.
Les images expérimentales fonctionnent mieux, elles tombent quand la lumière est au sol.
Le taux global de précision n'est communiqué que, et de graves lacunes dans la surveillance continuent de poser des risques opérationnels
Les résultats du modèle n'ont pas été inclus dans le processus d'examen, la feuille de travail, l'amélioration rétroactive et continue.
Nos services de base
01
Scènes visuelles, sources lumineuses de la caméra, rythme de champ et conditions de déploiement
02
Image Vidéo Collection, nettoyage, réglementation des aspects et gestion des versions de données
03
Classification, détection, division, développement OCR et MMA
04
Équipement marginal, raisonnement cloud, services d'interface et optimisation des performances
05
Confiance, vérification des règles, examen manuel et boucles fermées anormales de l'échantillon
06
MES, QMS, WMS, feuilles de travail et rétrospectives de qualité
Continuer à juger dans le contexte des projets en cours
Les limites des services, les bases budgétaires et les modalités de mise en œuvre des différentes phases du projet ne sont pas identiques et peuvent être évaluées en parallèle avec les éléments suivants.
État de préparation des donnéesComment le projet visuel AI prépare les images et les étiquettesD'abord, les catégories, les risques, les conditions de collecte des données et les versions des données sont définis, puis la quantité est discutéeIndicateurs d'acceptation et d'inspectionComment le projet de contrôle de qualité AI reçoit-il et inspections pour les omissions et les erreurs?Réception et inspection par risque de détérioration, conditions de site, vitesse et couche d'anneau fermée opérationnelle
Produits attendus du projet
Les limites de la prestation finale sont définies en fonction de l'étendue des services, de la phase de construction et des modalités de coopération, et sont décrites ci-après comme des résultats communs.
DELIVERABLEScènes visuelles, définition des lacunes et rapport de préparation des données
DELIVERABLECollecte d'outils d'étiquetage, de séries de données et de descriptions de versions
DELIVERABLEModèles, services de raisonnement, interface source et paquets de déploiement
DELIVERABLEConfiguration de périphérique marginal ou de l'exécution en nuage
DELIVERABLEÉvaluation de la couche, essais de performance et rapports d'essais sur place
DELIVERABLEManuel de révision, rétrospective, de surveillance et d'itératif continu
Comment le budget du projet est évalué
Couverture de service et boucles fermées d'affaires qui doivent être achevées dans la première phase : scènes visuelles, sources de lumière de caméra, diagnostic des conditions de rythme et de déploiement ponctuels, capture vidéo, nettoyage, spécifications d'étiquetage et gestion de la version des données
Niveau d'intégrité des codes, données, systèmes, équipements et documents existants et portée de la couverture à vérifier, à déplacer ou à réorganiser
Nombre d'interfaces tierces, responsabilités en matière de coordination, qualité des données, rémunération inhabituelle et coopération avec les fournisseurs extérieurs
Exigences non fonctionnelles telles que performance, disponibilité, sécurité, autorité, vérification, conformité et fenêtres d'accès
Profondeur de la prestation et responsabilité à long terme : évaluation de la stratification, essais de performance et rapports d ' opérations d ' essai sur place, examen, rétrospective, suivi et itératif continu, assurance de la qualité, plages de continuité des opérations de maintien de la paix
Ces circonstances ne recommandent pas le démarrage immédiat du développement complet.
Les objectifs du projet, les personnes responsables et les critères d'acceptation ne sont pas établis
Comptes clés, données, interfaces ou autorisations d'affaires non disponibles
Seul le prix maximum ou le cycle très court est recherché, et les tests nécessaires et le contrôle de la qualité ne sont pas acceptés.
IMPLEMENTATION PLAYBOOK
Comment la reconnaissance visuelle et le contrôle de la qualité industrielle AI peuvent passer de la demande à des résultats acceptables
Les éléments suivants sont utilisés pour expliquer la méthodologie de mise en oeuvre, le calibre des données et les limites de responsabilité, et ne sont pas utilisés comme substituts pour le jugement du projet par des listes fonctionnelles.
Premièrement, nous enregistrons l'état réel avant la modification.
Le volume de traitement, le temps moyen, le temps d'attente, le retour au travail, les numéros inhabituels et les points de contact manuels sont enregistrés autour des scènes de -visite, des sources lumineuses à caméra, des battements de spot et des conditions de déploiement. - Si les données disponibles sont incomplètes, le niveau de référence est utilisé comme tableau manuel pendant une à deux semaines consécutives. Sans référence, l'interface ne peut être évaluée pour être terminée qu'après la fin du projet et il n'est pas possible de juger si une reconnaissance visuelle et une inspection de la qualité industrielle ont entraîné des changements commerciaux durables.
Le niveau de référence devrait également indiquer la portée des statistiques et des exclusions. Par exemple, le temps de traitement commence par la disponibilité des informations ou par la première présentation par le client, l'exception ne comprend pas les interfaces tierces, et les modifications manuelles sont des corrections ou des retraitements mineurs.
Valider les hypothèses clés avec une portée minimale disponible
Le premier problème, qui ne vise pas à couvrir tous les secteurs, concerne la capture vidéo d'image, le nettoyage, l'étiquetage et la gestion des versions de données.La création d'une boucle fermée qui peut fonctionner en termes réels : entrée claire, règles de manipulation, actions système, rôles responsables, mouvements anormaux et sortie finale.Les rôles clés comprennent au moins les propriétaires d'entreprise, les utilisateurs réels, les interfaces techniques et les gestionnaires de réception et d'inspection, évitant que la demande ne soit décrite par la direction et utilisée sur Internet seulement.
L'évaluation des besoins correspond à chaque compétence au lieu d'affaires, au rôle de l'utilisateur et à l'acceptation d'un échantillon. Les questions qui ne fournissent pas de données, d'interfaces ou de décideurs légitimes devraient être incluses comme condition préalable ou étape ultérieure et ne devraient pas être incluses discrètement dans une offre à fourchette fixe.
Faire du processus un résultat d'étape réversible et réversible
Le parcours typique est le diagnostic sur le terrain et l'échantillon, la définition de la catégorie de risque et la collecte d'évaluation, l'achèvement de la collecte des étiquettes et PoC, les interfaces d'équipement et l'intégration des systèmes.
La démonstration de l'étape n'est pas adaptée au travail. Un échantillon représentatif devrait être utilisé pour couvrir les processus normaux, les champs manquants, les demandes répétées, l'autorité inadéquate, les dépassements de temps et les anomalies de données historiques provenant de services externes, et pour identifier les problèmes qui ne se posent que dans l'environnement de production à un stade précoce.
Acceptation et acceptation communes avec livraison, preuves et indicateurs
Le projet devrait au moins vérifier la scène visuelle, la définition des défauts et le rapport de préparation des données, la collecte des outils annotés, la description de l'ensemble et de la version des données, les modèles, les services de raisonnement, le code source d'interface et le paquet de déploiement, et reconnaître le code source ou l'attribution de configuration, la gestion du compte, le déploiement de la construction, la sauvegarde des données, la réponse aux défaillances et les responsabilités de maintenance subséquentes.
Un niveau de référence de 800 éléments par mois, une moyenne de 18 minutes par unité et un taux de rendement de 12 % ne sont qu'un exemple, et non le rendement d'un client. Une ligne devrait être suivie de quatre à huit semaines consécutives d'observation continue au même calibre, avant de juger si les critères d'identification sont plus cohérents, si les lacunes et les dossiers opérationnels sont traçables et si les examens manuels sont plus ciblés.
Mots clés et description du contenu
Cette page contient du contenu organisationnel autour de vrais problèmes de service tels que le développement de l'identification visuelle AI, l'inspection visuelle industrielle, les tests de qualité intelligente et le système de recherche AQSS. Les mots clés sont utilisés pour aider les utilisateurs et les systèmes de recherche à identifier les thèmes, sans impliquer un engagement à des effets fixes; la portée finale, le cycle, le budget et les indicateurs sont basés sur le diagnostic de projet, le contrat et le niveau de référence d'acceptation.
DELIVERY PATH
Mise en œuvre et modes de prestation
Chaque étape a des objectifs clairs, des rôles participatifs et des résultats évaluables, et les décisions importantes ne sont pas laissées à la fin du projet.
01Diagnostic de site et d'échantillon
02Définition du risque de catégorie et ensemble d'évaluation
03Finition des étiquettes de collecte et PoC
04Interface de l'appareil et intégration des systèmes
05Opérations d'essai sur place et ajustements des seuils
06Recueillir et renvoyer les affaires de façon continue
FAQ
FAQs
Les questions les plus courantes avant la coopération sont clairement énoncées à l'avance.
Combien de photos les projets de reconnaissance visuelle prennent-ils pour commencer?+
Premièrement, différentes catégories, équipements, lumière, angle, lot et anomalie sont couverts, et un petit nombre de données représentatives peuvent être utilisées pour la détermination de la faisabilité, mais la production doit être en ligne et complétée de façon continue sur la base d'une distribution incorrecte.
Comment voulez-vous que l'inspection visuelle de la machine soit acceptée?+
Les principales lacunes devraient être mesurées séparément pour les fuites, les erreurs, la confusion des catégories, les différentes conditions de terrain, la rapidité du raisonnement et les résultats de rédaction du système.
Les modèles visuels devraient-ils être sur le bord ou sur le nuage?+
Le contrôle en temps réel sur place est généralement biaisé à la limite, et les synergies côté nuage peuvent être utilisées pour l'analyse transrégionale et les opérations intégrées.
DECISION FAQ
Regardez les 265 questions.Questions communes relatives aux projets en cours
AI Transport système, agent de voix et reconnaissance visuelle
Combien d'images ai-je besoin pour le projet de reconnaissance visuelle A et comment puis-je obtenir les données?
Les projets visuels ne s'appliquent pas au nombre fixe d'images dans tous les scénarios, et la représentation est généralement plus importante que le simple empilage. Les données doivent couvrir différents appareils, lumière, angle, lot, fond, catégories normales et anomalies rares.
Voir la réponse complèteAI Transport système, agent de voix et reconnaissance visuelleComment le projet d'examen visuel industriel AI détecte-t-il les fuites, les erreurs et les effets du site?
Les données d'essai sont tirées du temps, du lot, de l'équipement et des conditions du champ qui n'ont pas été formés. La vitesse de raisonnement, la défaillance de la caméra, le fonctionnement continu, l'examen manuel et l'écriture de MES ou QMS sont également vérifiées. Les défauts graves exigent généralement des seuils plus stricts et des mesures de sécurité indépendantes, qui ne peuvent être dilués par un grand nombre d'échantillons normaux.
Voir la réponse complèteAI Transport système, agent de voix et reconnaissance visuelleDevrais-je déployer la reconnaissance visuelle sur les bords ou les nuages?
De nombreux projets sont adaptés à la synergie cloudside: l'identification en temps réel du bord, la responsabilité cloud de la gestion des modèles, les statistiques et le recyclage. La sélection finale devrait être basée sur le retard, la bande passante, la sécurité des données, l'informatique du matériel et la capacité opérationnelle.
Voir la réponse complèteAI Externalisation des achats, des devis et des acceptationsL'application de l'application devrait-elle se développer d'abord par une PoC ou une mise en œuvre directe du système formel?
Lorsque les effets du modèle, la qualité des données ou les conditions du système n'ont pas été validés, une gamme limitée de PoC devrait être effectuée; si le même type de capacité est validé sur un échantillon réel, les normes de gamme, d'interface et d'acceptation sont stables et peuvent être directement intégrées au processus de production.
Voir la réponse complèteRELATED
Demandez conseil.Services, conseils et dossiers
Questions et réponses du périphérique
La caméra originale peut-elle accéder au système visuel AI?
Réutiliser les conditions mesurées par image, angle, fréquence d'image, réseau, calcul des bords et précision des tâches
Pour plus d'informations.Programme de fabricationDigitalisation de la fabrication et de la production intelligentes
Connecter les données de production, de qualité, d'équipement, de stockage et d'exploitation
Pour plus d'informations.Intégration des logiciels et du matérielDéveloppement intégré du matériel et des logiciels IOT
Connecter caméras, périphériques, solides, plateformes cloud et systèmes opérationnels
Pour plus d'informations.Lignes directrices concernant les coûtsAI coûts de reconnaissance visuelle et d'inspection de la qualité
Estimation des intrants par site, données, modèles, équipement, intégration et exploitation pilote
Pour plus d'informations.ScénarioPlateforme d'essais et d'inspection de sécurité AVS
Démontrer comment le système AVIS relie les caméras ou télécharge les images, effectuer les tests du personnel de la zone, compter, être à bord, identifier l'équipement de sécurité, examiner les incidents et les boucles individuelles, et vérifier les déclarations erronées avec un échantillon du site.
Pour plus d'informations.