Unempfindlich gegen Verschmutzungen
DeepHawk prüft das Teil, sobald es aus der Maschine kommt
Wir bei DeepHawk sind davon überzeugt, dass sich ein Prüfsystem an Ihre Bauteile anpassen sollte und nicht umgekehrt.
Reflexionen auf bearbeiteten Metalloberflächen, Kühlmitteltropfen, verschattete Bohrungen, eine Oberfläche, die nie zweimal gleich ist: DeepHawk lernt all dies als Teil des normalen Erscheinungsbilds eines Bauteils.
Warum das funktioniert : Unsere ressourcenschonende Architektur eine spezielle Anordnung kleiner, synergetisch arbeitender neuronaler Netze interpretiert das Bild kontextbezogen, anstatt Muster abzugleichen. Verschieben Sie ein glänzendes, bearbeitetes Bauteil um zwei Millimeter, und die Reflexion bewegt sich mit.
Regelbasierte Systeme werten dies als Fehler aus. Überwachte KI kennt nur die Lichtverhältnisse, auf die sie trainiert wurde. DeepHawk lernt das Bauteil so kennen, wie es tatsächlich von der Maschine kommt einschließlich Reflexionen und Kühlmittel.
Was das für Ihre Anlage bedeutet
Kein Lichttunnel, keine Waschanlage: Sie prüfen das Bauteil dort, wo es sich gerade befindet, und in dem Zustand, in dem es sich gerade befindet. Damit entfällt ein Investitionsposten.
Keine Fehlalarme durch Tropfen : DeepHawk hält Ihre Produktionslinie nicht wegen einer Reflexion an. Es erkennt den darunter liegenden Kratzer.
Bewährt auf den härtesten Oberflächen: Aluminiumteile für Motoren, 200 Bilder, 100 % Erkennung, 0,0 % Fehlalarme.
Wo die Grenze liegt : Hier geht es um Robustheit gegenüber Verunreinigungen und Lichtschwankungen, nicht um die Inspektion durch Verdeckung. Wenn ein Span den Defekt physisch verdeckt, kann keine Kamera ihn erkennen.
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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