Diagnosi del sito e dei dati
Confermare se il problema è visivo AI.Controllare gli obiettivi, le sorgenti di luce della fotocamera, la velocità, l'ambiente, la definizione di categoria, il campione e la linea di base manuale.
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PROFESSIONAL SERVICE
AI Riconoscimento visivo, sviluppo di sistemi di visualizzazione di qualità intelligente e computer
La difficoltà dei progetti AI visivi non è solo quella di selezionare i modelli, ma di determinare la posizione della fotocamera, la luce, la velocità, la definizione di difetti, le deviazioni dei campioni, il rilevamento degli errori, la distribuzione periferica e i sistemi di qualità.
Criteri di identificazione più coerentiDeficienze e record di business retroattiviLa revisione manuale è più focalizzataLe modifiche del modello possono essere misurate continuamente.
Conclusioni del processo decisionale del progetto
Come si attiva il riconoscimento visivo AI e i controlli di qualità industriale
La PoC è completata identificando prima l'obiettivo, le condizioni, i nodi e le conseguenze dell'errore sul sito reale, e poi selezionando campioni rappresentativi che coprono situazioni normali, difettose e di confine. Se i dati non possono essere disagiati, le telecamere non possono essere stabilizzate o le operazioni non possono definire la responsabilità per la perdita, prima, la raccolta e il processo dovrebbero essere migliorati, piuttosto che espandere direttamente l'addestramento del modello.
START WITH EVIDENCE
Dal giudizio preliminare alla consegna di accettazione e accettazione
Il livello di incertezza è ridotto a tappe prima di decidere sull'entità degli input e sulle modalità di cooperazione.
Valutazione PoC e livello
Validazione dei modelli e dei programmi di raccoltaCompletamento del progetto per l'etichettatura, la formazione, la valutazione delle carenze critiche, il test di velocità e la revisione manuale.
Operazioni integrate
Ottenere i risultati nell'anello di produzione.Distribuzione di bordi o ragionamento basato su cloud, che collega MES/QMS/WMS, raccolta continua di casi e ritorni difficili.
Raccomandazione prontezza precompetitiva
target e categoria da identificareVideo e condizioni di raccolta rappresentativiDefinizione di carenze, livello di rischio e criteri manualiRete di campo, attrezzature, restrizioni di ritmo e installazioneinterfaccia MES, QMS, WMS o WMSRequisiti di autorizzazione, archiviazione e sicurezza dei dati
Prove da vedere nell'accettazione.
Fonte, regole di etichetta e versioni dei dati tracciabiliLe carenze chiave sono riportate separatamente per perdite ed errori.Test completati in diverse condizioni di campo e lotti sconosciutiRitardi in ragionamento, ingestione e requisiti di soddisfare per le risorse di attrezzatureLa revisione manuale e i ritiri insoliti sono esecutiviI risultati dell'identificazione possono essere riconciliati con i record di foglio di lavoro di qualità
Boundario di cooperazione e responsabilità
Gli effetti del progetto sono influenzati dalle condizioni di imaging, dalla rappresentazione del campione, dalla definizione di categorie e dai cambiamenti del campo, e non si impegnano ad un tasso di precisione fisso per i dati staccati dall'ambiente.
Problemi che le imprese di solito affrontano
Il numero di campioni era grande, ma non c'era una definizione di difetti, etichettatura e distribuzione della produzione
Le immagini sperimentali stanno funzionando meglio, stanno scendendo quando la luce è a terra.
Segnalando solo i tassi di accuratezza complessivi e le gravi carenze nella supervisione comportano ancora rischi operativi
I risultati del modello non hanno inserito la revisione, il foglio di lavoro, il processo di miglioramento retroattivo e continuo
I nostri servizi principali
01
Scene visive, sorgenti di luce della fotocamera, ritmo di campo e condizioni di distribuzione
02
Image Video Collection, Pulizia, Controllo di ispezione e Gestione della versione dei dati
03
Classificazione, rilevamento, divisione, sviluppo OCR e MMA
04
Attrezzature marginali, ragionamento cloud, servizi di interfaccia e ottimizzazione delle prestazioni
05
Confidenza, verifica delle regole, revisione manuale e anomalo loop chiuso
06
MES, QMS, WMS, fogli di lavoro e retrospettive di qualità
Continua a giudicare nel contesto dei progetti attuali
I limiti di servizio, le basi di bilancio e le modalità di attuazione per diverse fasi del progetto non sono identici e possono essere ulteriormente valutati in combinazione con le seguenti.
Prontezza dei datiCome il progetto visivo AI prepara immagini ed etichetteIn primo luogo, le categorie, i rischi, le condizioni di raccolta dati e le versioni dei dati sono definite, quindi la quantità è discussaIndicatori di accettazione e di ispezioneCome il progetto di controllo qualità AI riceve e controlla le omissioni e gli erroriRicezione e ispezione da rischi di alterazione, condizioni del sito, velocità e strato di anello chiuso operativo
Progetti di consegna
I confini finali di consegna sono definiti secondo la portata dei servizi, la fase di costruzione e le modalità di cooperazione, e sono descritti di seguito come risultati comuni.
DELIVERABLEScene visive, definizione di carenze e report di preparazione dei dati
DELIVERABLERaccolta di strumenti di etichettatura, set di dati e descrizioni delle versioni
DELIVERABLEModelli, servizi di ragionamento, pacchetti di sorgenti di interfaccia e di distribuzione
DELIVERABLEDispositivo marginale o configurazione di esecuzione cloud
DELIVERABLEValutazione del livello, test delle prestazioni e report sul test in loco
DELIVERABLERevisione, retrospettiva, monitoraggio e manuale iterativo continuo
Come viene valutato il bilancio del progetto
Copertura del servizio e loop chiuso di affari che devono essere completati nella prima fase: scene visive, sorgenti di luce della fotocamera, diagnosi di condizioni per il ritmo e lo spiegamento dei punti, cattura video, pulizia, specifiche di etichettatura e gestione della versione dei dati
Livello di integrità dei codici, dei dati, dei sistemi, delle attrezzature e dei documenti esistenti e di portata di copertura da controllare, rilocalizzare o ri-progettare
Numero di interfacce di terze parti, responsabilità di coordinamento, qualità dei dati, insolita compensazione e cooperazione dei fornitori esterni
Requisiti non funzionali quali prestazioni, disponibilità, sicurezza, autorità, audit, conformità e accesso a finestre
Profondità di consegna e responsabilità a lungo termine: valutazione della stratificazione, test delle prestazioni e report di funzionamento del test in loco, revisione, retrospettiva, monitoraggio e manuali iterativi continui, e garanzia della qualità, continuità di mantenimento della pace spazia
Queste circostanze non raccomandano l'iniziazione immediata di pieno sviluppo.
Obiettivi del progetto, persone responsabili e criteri di accettazione non sono stabiliti
Conti chiave, dati, interfacce o autorizzazioni aziendali non disponibili
Solo il prezzo massimo o il ciclo molto breve è ricercato, e le prove necessarie e il controllo di qualità non sono accettate
IMPLEMENTATION PLAYBOOK
Come il riconoscimento visivo AI e il controllo della qualità industriale possono passare dalla domanda ai risultati accettabili
I seguenti sono utilizzati per spiegare la metodologia di implementazione, il calibro dei dati e i confini della responsabilità, e non sono utilizzati come proxy per il giudizio di progetto da liste funzionali.
Prima di tutto, registriamo lo stato reale prima della modifica.
Quando il progetto è stato lanciato, viene selezionato un collegamento di lavoro che ha bisogno di maggior miglioramento, vengono effettuate interviste con l’utente effettivo e i campioni recenti. Il volume di elaborazione, il tempo medio di attesa, il back-to-work, i numeri insoliti e i punti di contatto manuali sono registrati intorno “visite, sorgenti di luce della fotocamera, battiti spot e condizioni di distribuzione”; se i dati disponibili sono incompleti, la linea di base viene utilizzata come un conto manuale per una per una qualità di valutazione di valutazione di valutazione di valutazione di un solo per una settimana.
La linea di base dovrebbe anche indicare la portata delle statistiche e delle esclusioni. Ad esempio, il tempo di elaborazione inizia con la disponibilità di informazioni o con la prima presentazione da parte del cliente, l'eccezione non include interfacce di terze parti, e le modifiche manuali sono la correzione o la rielaborazione di piccole prove.
Convalida le ipotesi chiave con il minimo ambito disponibile
Il primo numero, che non cerca di coprire tutti i settori, è di “image video capture, cleansing, label and data version management” creando un loop chiuso che può operare in termini reali: ingresso chiaro, regole per la gestione, azioni di sistema, ruoli responsabili, movimenti anormali e output finale.
La valutazione della necessità corrisponde a ciascuna competenza per la scena aziendale, il ruolo dell'utente e l'accettazione del campione. I soggetti che non forniscono dati legittimi, interfacce o decisori devono essere inclusi come pre-condizione o fase successiva, e non devono essere inclusi tranquillamente in un'offerta a banda fissa.
Rendere il processo un risultato di fase reversibile e reversibile
Il percorso tipico è la diagnosi di campo e campione, la definizione della raccolta di rischi e valutazioni di categoria, il completamento della raccolta di etichette e PoC, interfacce di attrezzature e integrazione di sistemi.
La dimostrazione di fase non è “guarda al lavoro”. Un campione rappresentativo dovrebbe essere utilizzato per coprire processi normali, campi mancanti, richieste ripetute, autorità inadeguate, sorpresi di tempo e anomalie di dati storici da servizi esterni, e per identificare i problemi che si presentano solo nell’ambiente di produzione in una fase iniziale.
Accettazione e accettazione comuni con consegna, prove e indicatori
Il progetto dovrebbe almeno controllare la scena visiva, la definizione di difetti e il rapporto di preparazione dei dati, la raccolta degli strumenti annotati, la descrizione del set di dati e della versione, modelli, servizi di ragionamento, codice sorgente di interfaccia e pacchetto di distribuzione, e riconoscere il codice sorgente o l'attribuzione di configurazione, la gestione del conto, la distribuzione di dati, il backup dei dati, la risposta di guasto e le responsabilità di manutenzione successive.
Una linea di base di processo di 800 articoli al mese, una media di 18 minuti per unità, e un tasso di ritorno del 12 per cento è solo un esempio, non una prestazione del cliente. Una linea dovrebbe essere seguita da quattro a otto settimane consecutive di osservazione continua allo stesso calibro, prima di giudicare se i criteri di identificazione sono più coerenti, le carenze e i record di affari sono tracciabili, e le recensioni manuali sono più focalizzate.
Parole chiave e descrizione del contenuto
Questa pagina contiene contenuti organizzativi inerenti a problemi di servizio reali come lo sviluppo di identificazione visiva AI, l'ispezione visiva industriale, il test di qualità intelligente e AQSS. Le parole chiave sono utilizzate per aiutare gli utenti e i sistemi di ricerca a identificare i temi, senza implicare un impegno per gli effetti fissi; campo finale, ciclo, budget e indicatori si basano sulla diagnosi del progetto, contratto e sulla base di accettazione.
DELIVERY PATH
Attuazione e modalità di consegna
Ogni fase ha obiettivi chiari, ruoli partecipativi e risultati valutabili, e le decisioni importanti non sono lasciate alla fine del progetto.
01Diagnosi del sito e del campione
02Definizione del set di rischio e valutazione della categoria
03Finitura etichette di raccolta e PoC
04Interfaccia e integrazione dei sistemi
05Operazioni di prova in loco e regolazioni di soglia
06Raccogliere e restituire i casi su base continuativa
FAQ
FAQs
Le questioni più comuni prima della cooperazione sono chiaramente indicate in anticipo.
Quante foto scattano per iniziare i progetti di riconoscimento visivo?+
In primo luogo, diverse categorie, attrezzature, luce, angolo, lotto e anomalia sono coperti, e un piccolo numero di dati rappresentativi possono essere utilizzati per la determinazione della fattibilità, ma la produzione deve essere online e integrata su una base continuativa basata su una distribuzione errata.
Come si aspetta che l'ispezione visiva della macchina sia accettata?+
Le carenze chiave dovrebbero essere misurate separatamente per perdite, errori, confusione di categorie, condizioni di campo diverse, velocità di ragionamento e risultati di scrittura di sistema.
I modelli visivi dovrebbero essere sul bordo o sul cloud?+
Il controllo in tempo reale in loco è solitamente biased al bordo, e sinergie cloudside possono essere utilizzate per l'analisi interregionale e le operazioni integrate.
DECISION FAQ
Controlla tutte le 265 domande.Questioni comuni relative ai progetti attuali
AI Sistema di trasporto, VoiceAgent e riconoscimento visivo
Quante foto mi servono per il progetto di riconoscimento visivo A e come ottengo i dati?
I progetti visivi non si applicano al numero fisso di immagini in tutti gli scenari, e la rappresentazione è di solito più importante che semplicemente impilamento. I dati devono coprire diversi dispositivi, luce, angolo, lotto, sfondo, categorie normali e anomalie rare.
Visualizza risposta completaAI Sistema di trasporto, VoiceAgent e riconoscimento visivoCome rileva il progetto di esame visivo industriale AI per rilevare perdite, errori ed effetti del sito?
Il controllo della qualità visiva non può essere basato su un tasso di accuratezza generale, ma l'errore, l'errore e l'incertezza sono misurati per tipo di difetto, e per rischio operativo. I dati di prova sono derivati dal tempo, lotto, attrezzature e condizioni del campo che non sono stati addestrati.
Visualizza risposta completaAI Sistema di trasporto, VoiceAgent e riconoscimento visivoDovrei distribuire il riconoscimento visivo su bordi o nuvole?
Molti progetti sono adatti alla sinergia cloudside: il completamento dell'identificazione in tempo reale del bordo, la responsabilità cloud per la gestione dei modelli, le statistiche e la riqualifica.
Visualizza risposta completaAI Appalti, citazioni e accettazioniL'applicazione della domanda dovrebbe essere prima PoC o una implementazione diretta del sistema formale?
Quando gli effetti del modello, la qualità dei dati o le condizioni di sistema non sono state convalidate, dovrebbe essere eseguita una gamma limitata di PoC; se lo stesso tipo di funzionalità viene convalidato su un campione reale, gli standard di gamma, interfaccia e accettazione sono stabili e possono essere direttamente integrati nel processo di produzione.
Visualizza risposta completaRELATED
Prendi il tuo consiglio.Servizi, orientamento e casi
Dispositivo Q & risposta
La fotocamera originale è in grado di accedere al sistema visivo AI?
Riutilizzare le condizioni misurate per immagine, angolo, frame rate, rete, calcolo del bordo e precisione delle attività
Per ulteriori informazioni.Programma di produzioneDigitalizzazione della produzione e della produzione intelligenti
Collegare la produzione, la qualità, le attrezzature, la memorizzazione e i dati operativi
Per ulteriori informazioni.Integrazione software e hardwareIntegrato IOT hardware e sviluppo software
Collegare telecamere, periferiche, solidi, piattaforme cloud e sistemi operativi
Per ulteriori informazioni.Linee guida sui costiAI costi di riconoscimento visivo e di ispezione della qualità
Esame degli input per sito, dati, modelli, attrezzature, integrazione e funzionamento pilota
Per ulteriori informazioni.Luogo di originepiattaforma di test e ispezione di sicurezza AVS
Dimostrando come il sistema AVIS collega telecamere o carica immagini, completando il test del personale dell'area, conteggio, stato di bordo, identificazione delle apparecchiature di sicurezza, revisione degli incidenti e loop singoli, e verificando il misreporting con un campione dal sito.
Per ulteriori informazioni.