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QUESTION & ANSWER

産業AIの視覚検査のプロジェクトは漏出、間違いおよび場所の効果を検出しますか。

The visual quality check cannot be based on a general accuracy rate, but the error, error, and uncertainty are measured by type of defect, and by operational risk. The test data are derived from the time, batch, equipment and conditions of the field that were not trained. The reasoning speed, camera failure, continuous operation, manual review, and the writing of MES or QMS are also checked. Serious defects usually require stricter thresholds and independent security measures, which cannot be diluted by a large number of normal samples.

質問に答えます。

まず、意思決定に使用できる結論をあげます

モデルの結果は、実際の除去、レビュー、ワークシート、またはレトロアクティブレコードにリンクされなければなりません。そして、正しい操作状態のみがタスクのために考慮されます。 オンサイトテストには、光、汚れ、振動、機器の老化および新しいバッチの変更を観察することも含まれています。

DECISION FACTORS

判断前にどのような条件を識別する必要がありますか?

同じ質問は、異なるビジネス、データ、およびプロジェクトフェーズで異なる回答を持つ場合があります。次の条件がチェックされ、Web上の一般的な検索が自分のプロジェクトに組み込まれていることを示唆しています。

異なる欠陥と許容誤差の重大性が同じであるかどうか最終テストセットは独立して、実質の生産の配分を表します拍子を満足させる推論の速度は、何が起こるか?結果のレビューと品質遡及的識別のためのシステムへの正しいアクセス
ACTION STEPS

事前に提案した注文

01

まず、目標と境界について明確にします。

運用・品質担当者によるリスク・予防の行列の確立

02

検証キー依存

独立したテストセットとデータソースと評価環境の識別の凍結。

03

評価可能な結果の開発

オフライン評価、性能試験、継続的なオンサイトテストを実施します。

04

次のステップを実際の結果で決定してください。

マニュアルレビュー、異常なリトリート、ビジネスライティング、バージョンリターンをチェックしてください。

PRACTICAL EXAMPLE

実際のビジネスでどのように理解すればいいですか?

判断方法を説明するために使用される例

通常の製品誤算による作業の復帰を記録しながら、プロジェクトは、重要な欠乏のリコールの割合を別々に測定しなければなりません。特定のタイプの欠陥が安定した方法で特定できない場合は、手動でレビューを入力するか、または全体的な平均でマスクされるよりも、カメラの光源を改善するべきです。

COMMON RISKS

一番簡単なピットでステップアップ。

同様の連続フレームとトレーニングセットとコレクションは、低結果をもたらします

全体的な精度率だけを報告し、重要な欠乏を報告する

オフラインでしたが、フィールド機器と操作のインターフェイスが検証されていない

ACCEPTANCE

受診と確認を終わらせる方法は?

受信および検査レポートには、データバージョン、カテゴリの定義、クラス別クラスの混乱、漏れエラースクリーニング、性能、地上の条件、マニュアルレビュー、および運用システム結果が含まれます。

サプライヤーや社内チームと通信する準備をする際、現在のプロセス、代表サンプル、既存のシステム、計画時間、予算レベルが持ち込まれることが推奨されます。まず、未知の項目は明確にマークされ、その後、診断、PoC、固定範囲プロジェクト、または進行中の研究開発を使用することが決定されます。これは通常、境界線なしで価格と期間の直接的な需要よりも信頼性が高くなります。

上記の例とは異なるプロジェクト条件ですか?

運用目的、既存システム、サンプル、計画時間などは、コンサルタントが実際の境界に関して予備審査を行うことができる前に調整できます。

コンサルタント