Home / Services / AI công nhận bằng mắt, Thông minh Tạp chí và Phát triển hiển thị máy tính
PROFESSIONAL SERVICE

Trình phát triển hệ thống hiển thị thông minh và thông minh AI

Khó khăn của các dự án hình ảnh AI thường không chỉ là để chọn các mô hình, mà còn để xác định vị trí của máy ảnh, ánh sáng, tốc độ, định nghĩa của các lỗi, sự lệch mẫu, phát hiện lỗi, hệ thống ngoại biên và chất lượng. dự án phải được kiểm tra trên trang thực và dữ liệu thực.

Tiêu chuẩn nhận diện nhất quánCác sự kiện và hồ sơ kinh doanh bị gián đoạnXem xét thủ công tập trung hơnThay đổi mô hình có thể được đo liên tục.
Hệ thống phản xạ trực quan-QAI
Kết luận về quyết định

Làm thế nào để kiểm tra chất lượng công nghiệp và nhận dạng AI được kích hoạt

PoC hoàn tất bằng cách nhận diện mục tiêu, điều kiện, nút và hậu quả của lỗi trên trang web, và sau đó chọn các mẫu đại diện có thể bao gồm bình thường, không hoàn hảo và biên giới. Nếu dữ liệu không thể bị xóa bỏ, camera không thể ổn định hoặc hoạt động không thể xác định trách nhiệm của rò rỉ, đầu tiên, bộ sưu tập và tiến trình nên được cải thiện, thay vì mở rộng mô hình đào tạo trực tiếp.

START WITH EVIDENCE

Từ phán quyết sơ bộ đến chấp nhận và nhận hàng

Mức độ không chắc chắn được giảm đi bởi giai đoạn trước khi quyết định trên quy mô đầu vào và các phương thức hợp tác.

Giai đoạn 1

Chẩn đoán vị trí và dữ liệu

Xác nhận nếu vấn đề là hình ảnh của AI.

Kiểm tra mục tiêu, nguồn ánh sáng máy ảnh, tốc độ, môi trường, định nghĩa phân loại, đường kẻ mẫu và thủ công.

Giai đoạn 2

Trình hỗ trợ sức khỏe và hỗ trợ lớp

Kiểm tra các chương trình mô hình và thu thập

Hoàn thiện thiết kế để đánh dấu, đào tạo, đánh giá sai số, kiểm tra vận tốc và đánh giá bằng tay.

Giai đoạn 3

Hoạt động tích hợp trường

Đưa kết quả vào vòng sản xuất.

Triển khai các cạnh hoặc lý luận dựa trên mây, liên kết MES/QMS/, liên tục tập hợp các trường hợp khó khăn và trả về.

CLIENT INPUTS

Khuyên bạn sẵn sàng trước khi tiến hành

Mục tiêu là khán giả và hạng mục cần được xác địnhĐiều kiện hiển thị ảnh chụp và thu thậpĐịnh nghĩa về mức độ thiếu sót, mức rủi ro và tiêu chuẩn thủ côngMạng, thiết bị, nhịp điệu và hạn chế cài đặtMES, QMS, WMS hoặc giao diện WMSYêu cầu lưu trữ và bảo mật dữ liệu
ACCEPTANCE EVIDENCE

Bằng chứng cho thấy sự chấp nhận.

Nguồn, quy tắc nhãn và phiên bản dữ liệu bộ bộ theo dõiCác báo cáo khác nhau về lỗi và lỗi chính tả.Thử ra hoàn thành trong điều kiện trường khác và không rõ hàngChậm lại trong lý luận, ăn uống và hội đủ điều kiện về các thiết bịXem xét thủ công và rút lui bất thường là có thể thi hànhKết quả nhận diện có thể được sửa đổi với hồ sơ bảng làm việc chất lượng
Kết nối của sự hợp tác và trách nhiệm

Tác động của dự án bị ảnh hưởng bởi điều kiện hình ảnh, mẫu đại diện, định nghĩa của phân loại và trường, và không đưa ra một tỷ lệ chính xác cố định cho dữ liệu tách rời khỏi môi trường.

Những vấn đề mà doanh nghiệp thường phải đối mặt

Số lượng mẫu rất lớn, nhưng có sự thiếu hụt định nghĩa của các khuyết tật, nhãn hiệu và phân phối sản phẩm

Những bức ảnh thử nghiệm đang hoạt động tốt hơn.

Báo cáo về mức độ chính xác tổng thể, và sự thiếu sót nghiêm trọng trong giám sát vẫn còn gây ra rủi ro hoạt động

Kết quả mô hình đã không được nhập vào quá trình ôn lại, bảng làm việc, hoạt động trở lại và tiếp tục cải tiến

Dịch vụ cốt lõi của chúng tôi

01

Cảnh hiển thị, nguồn sáng máy ảnh, nhịp độ trường và điều kiện của việc triển khai

02

Bộ sưu tập phim ảnh, làm sạch, điều luật hình thể và quản lý phiên bản dữ liệu

03

Phân loại, phát hiện, phân chia, OCR và phát triển MMA

04

Thiết bị lề, lý luận mây, dịch vụ giao diện và hiệu suất tối ưu hóa

05

Tự tin, kiểm tra quy tắc, xem xét thủ công và vòng đóng kín mẫu bất thường

06

MES, QMS, WMS, bảng làm việc và các bảng làm lại chất lượng

PROJECT DECISION PATH

Tiếp tục đánh giá trong bối cảnh của dự án hiện tại

Giới hạn dịch vụ, ngân sách và phương thức thực hiện cho các giai đoạn khác nhau của dự án không giống nhau và có thể được đánh giá thêm với những điều sau đây.

Dự án có thể chuyển đổi

Giới hạn giao hàng cuối cùng được xác định theo phạm vi dịch vụ, giai đoạn xây dựng và các phương thức của sự hợp tác, và được miêu tả dưới đây là kết quả chung.

DELIVERABLECảnh hiển thị, định nghĩa của báo cáo thiếu sót và chuẩn bị dữ liệu
DELIVERABLETập hợp các công cụ nhãn, bộ dữ liệu và mô tả phiên bản
DELIVERABLEMô hình, dịch vụ lý luận, nguồn giao diện và triển khai gói
DELIVERABLECấu hình thiết bị lề hay chạy mây
DELIVERABLEĐánh giá lớp, thử và chạy thử tại điểm chạy báo cáo
DELIVERABLEXem lại, hồi tưởng, giám sát và liên tục hướng dẫn lặp lại

Ngân sách dự án được đánh giá như thế nào

Bảo vệ dịch vụ và các vòng đóng cửa kinh doanh phải hoàn thành trong giai đoạn đầu tiên: cảnh thị giác, nguồn sáng máy ảnh, chẩn đoán điều kiện cho nhịp điệu và việc triển khai, thu video, làm sạch, đặc điểm đặc trưng và quản lý dữ liệu

Mức độ toàn vẹn của các mã, dữ liệu, hệ thống, thiết bị và tài liệu đã có, và phạm vi của việc kiểm tra, chuyển đổi hoặc tái tạo

Số giao diện bên thứ ba, trách nhiệm phối hợp, chất lượng dữ liệu, bồi thường bất thường và hợp tác nhà cung cấp bên ngoài

Các yêu cầu phi chức năng như hiệu suất, tiện dụng, an ninh, quyền hạn, kiểm toán, tuân thủ và truy cập cửa sổ

Giao hàng sâu và trách nhiệm lâu dài: đánh giá nghiêm ngặt, thử hiệu suất và tại hiện trường các báo cáo chiến dịch thử nghiệm, xem xét, xem xét lại, giám sát và liên tục lặp lại hướng dẫn, và bảo đảm chất lượng, giữ hòa bình liên tục phạm vi

Những hoàn cảnh này không đề nghị sự bắt đầu ngay lập tức của sự phát triển toàn diện.

Mục tiêu dự án, những người có trách nhiệm và tiêu chuẩn chấp nhận chưa được thiết lập

Tài khoản khóa, dữ liệu, giao diện hoặc quyền kinh doanh không sẵn sàng

Chỉ cần tìm kiếm mức giá tối đa hoặc chu kỳ rất ngắn, và các thử nghiệm cần thiết và kiểm soát chất lượng không được chấp nhận

IMPLEMENTATION PLAYBOOK

Làm thế nào mà việc nhận diện thị giác và kiểm tra chất lượng công nghiệp AI có thể di chuyển từ cầu đến kết quả chấp nhận được

Những phương pháp sau được dùng để giải thích phương pháp thực hiện, tính toán dữ liệu và giới hạn trách nhiệm, và không được dùng như một ủy nhiệm để phán xét dự án theo các danh sách chức năng.

Từ khoá và mô tả nội dung

Trang này chứa nội dung tổ chức về các vấn đề dịch vụ thực sự như phát triển nhận diện hình ảnh AI, kiểm tra chất lượng công nghiệp, kiểm tra chất lượng thông minh, và AQSS. Các từ khóa được dùng để giúp đỡ người dùng và hệ thống tìm kiếm nhận diện chủ đề, mà không cần có ý cam kết với các hiệu ứng cố định; phạm vi, chu kỳ, ngân sách và chỉ thị được dựa trên dự án chẩn đoán, hợp đồng và cơ bản chấp nhận.

DELIVERY PATH

Đính kèm và giao hàng

Mỗi giai đoạn có những mục tiêu rõ ràng, vai trò tham gia và kết quả có thể đánh giá được, và những quyết định quan trọng không bị bỏ lại cho đến cuối dự án.

01Chẩn đoán vị trí và mẫu
02Định nghĩa bộ đánh giá và rủi ro phân loại
03Kết thúc việc thu thập nhãn và PoC
04Sự kết hợp của giao diện thiết bị và hệ thống
05Thao tác thử ra trên và điều chỉnh ngưỡng
06Thu thập và trả lại các vụ kiện dựa trên căn bản liên tục
FAQ

FAQs

Những vấn đề thông thường nhất trước khi hợp tác được trình bày rõ ràng.

Các dự án nhận diện thị giác cần bao nhiêu hình ảnh để bắt đầu?+

Không có số lượng đồng nhất. Đầu tiên, các loại khác nhau, thiết bị, ánh sáng, góc, lô và bất thường được bao phủ, và một số nhỏ dữ liệu đại diện có thể được sử dụng cho sự xác định khả thi, nhưng sản phẩm được cung cấp trực tuyến và bổ sung dựa trên một cơ sở tiếp diễn dựa trên một bản phân phối không đúng.

Anh nghĩ máy kiểm tra thị giác sẽ được chấp nhận như thế nào?+

Vấn đề chính nên được đo riêng biệt cho việc rò rỉ, lỗi, nhầm lẫn các loại, điều kiện trường khác nhau, tốc độ của lý luận và hệ thống viết kết quả. Tốc độ chính xác tổng thể không thể che đậy sự thiếu hụt rủi ro cao.

Các mô hình thị giác nên ở trên rìa hay trên đám mây?+

Điều khiển thời gian thực thường thiên vị đến rìa, và sự cộng hưởng đám mây có thể được sử dụng cho phân tích xuyên đại diện và các hoạt động tích hợp.

DECISION FAQ

Những vấn đề thông thường liên quan đến dự án hiện tại

Kiểm tra tất cả 265 câu hỏi.
Trình chuyển giao hệ thống AI, VoiceAgent và công nhận bằng thị giác

Tôi cần bao nhiêu bức ảnh cho dự án nhận dạng hình ảnh và làm thế nào để có được dữ liệu?

Các dự án trực quan không áp dụng cho số lượng hình ảnh cố định trong mọi trường hợp, và đại diện thường quan trọng hơn là xếp chồng đơn giản. Dữ liệu cần bao gồm các thiết bị khác nhau, ánh sáng, góc, lô, nền, phân loại thông thường và các dị thường hiếm.

Xem câu trả lời đầy đủ
Trình chuyển giao hệ thống AI, VoiceAgent và công nhận bằng thị giác

Làm thế nào mà dự án kiểm tra trực quan AI công nghiệp phát hiện ra rò rỉ, lỗi và hiệu ứng trang web?

Kiểm tra chất lượng thị giác không thể dựa trên tỷ lệ chính xác chung, nhưng lỗi, lỗi, lỗi và tính toán được đo bằng loại lỗi và rủi ro hoạt động. Dữ liệu thử được lấy từ thời gian, mẻ, thiết bị và điều kiện của trường không được huấn luyện. Lý luận, tốc độ, máy ảnh thất bại, thao tác liên tục, xem xét thủ công, và việc ghi chép ZX20QTERM hay QMS cũng được kiểm tra. Các lỗi nghiêm trọng thường đòi hỏi các ngưỡng và các biện pháp an ninh độc lập, không thể được giảm thiểu bởi một số mẫu thường.

Xem câu trả lời đầy đủ
Trình chuyển giao hệ thống AI, VoiceAgent và công nhận bằng thị giác

Tôi có nên sử dụng nhận diện hình ảnh trên các cạnh hay mây?

Nhiều dự án thích hợp cho sự cộng hưởng của mây: hoàn thành nhận diện thời gian thực, trách nhiệm đám mây cho quản lý mô hình, thống kê và huấn luyện lại.

Xem câu trả lời đầy đủ
Trích dẫn và chấp nhận AI Ra khỏi cuộc mua sắm

Ứng dụng phát triển ứng dụng đầu tiên là PoC hoặc trực tiếp thực hiện hệ thống chính thức?

Khi hiệu ứng mô hình, chất lượng dữ liệu hay điều kiện hệ thống chưa được xác thực, một phạm vi giới hạn của PoC nên được thực hiện; nếu cùng một loại khả năng được xác nhận trên một mẫu thực, phạm vi, giao diện và tiêu chuẩn chấp nhận là ổn định và có thể được kết hợp trực tiếp vào quá trình sản xuất. PoC không phải là một hệ thống chính thức thấp, mà là một câu trả lời cho các phím mơ hồ.

Xem câu trả lời đầy đủ