Falsch-Positiv-Rate von weniger als 1 %
Eine Falsch-positiv-Rate von unter 1 % bei einer Erkennungsrate von 100 %.
Auf niedrige Fehlerquote ausgelegt – ganz automatisch
Die Fehlalarmquote verschlechtert sich im Laufe der Zeit nicht, dank vier Kernfunktionen:
Automatische Kalibrierung: Passt sich an Lichtveränderungen, Kameraverschleiß und Abweichungen bei den Bauteilen an, ohne dass ein erneutes Training oder ein Eingreifen des Bedieners erforderlich ist.
Bildausrichtung: Korrigiert automatisch Abweichungen bei der Bauteilpositionierung und den Roboterachsen.
Aktivierungsclusterung: Tolerant eingestufte, nicht kritische Abweichungen (wie geringfügige Grate) lösen keine Warnmeldungen mehr aus.
Regionsspezifische Schwellenwerte: Legt präzise Grenzwerte für die Fehlergröße ($\text{mm}^2$) und den prozentualen Anteil an der Gesamtfläche (%) fest.
Selbstheilung: Die automatische Kalibrierung überwacht die Basislinie kontinuierlich und nimmt Anpassungen vor, wobei Sie nur benachrichtigt werden, wenn eine größere physikalische Verschiebung auftritt.
Eine niedrige Fehlalarmrate bedeutet nichts, wenn Ihnen Fehler entgehen. Was zählt, ist, die Fehlalarmrate nahezu auf null zu senken und gleichzeitig eine Erkennungsrate von 100 % zu gewährleisten.
Fehlalarme kosten Sie doppelt: Einmal durch die Verschrottung oder Nachprüfung einwandfreier Teile, zum anderen dadurch, dass die Bediener das Vertrauen in das System verlieren. Bildverarbeitungssysteme scheitern nicht an übersehenen Fehlern, sondern an Fehlalarmen – sie werden von Teams abgeschaltet, die ihnen nicht mehr glauben.
Während herkömmliche KI-Systeme eine Fehlalarmquote von 20 % bis 53 % aufweisen, liefert DeepHawk in veröffentlichten Anwendungsfällen Werte von 0,0 % bis 2,4 % und bleibt dabei in den meisten Produktionslinien unter 1 %. Das ist eine 10-fache Verbesserung.
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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