Erkennungsrate von 100 %
100 % Erkennungsrate bei echten Teilen. Hier ist der Beweis.
Warum funktioniert es?
Herkömmliche Bildverarbeitungssysteme suchen nach bestimmten, vorprogrammierten Fehlern und übersehen dabei unerwartete Mängel. DeepHawk lernt, wie ein einwandfreies Teil aussieht. Es kennzeichnet jede Abweichung automatisch, sodass kein Fehler übersehen wird, nur weil es sich um eine „bisher unbekannte“ Fehlerart handelt.
Qualitätsingenieure stehen unbegründeten Leistungsversprechen zu Recht skeptisch gegenüber. Hier sind unsere genauen Ergebnisse der Datensatzauswertung (Erkennungsrate = korrekt identifizierte fehlerhafte Teile / Gesamtzahl der fehlerhaften Teile)
Röntgenprüfung (613 Bilder) : 100 % Erkennung | 0,6 % Fehlalarm
Aluminiumteile für Motoren (200 Bilder) : 100 % Erkennung | 0,0 % Fehlalarme
Elektronische Bauteile (4.354 Pin-Bilder) : 98,7 % Erkennungsrate | 0,4 % Fehlalarme
Schweißnahtprüfung (748 Bilder) : 97,7 % Erkennungsrate | 2,4 % Fehlalarme
(Wir veröffentlichen unsere 97,7 % bei komplexen Schweißnähten, da echtes Vertrauen in der Technik absolute Transparenz erfordert.)
DeepHawk revolutioniert die KI und hebt die Fähigkeiten des maschinellen Lernens, die operative Leistungsfähigkeit und die reibungslose Bereitstellung auf ein völlig neues Ebene.
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