Résistant à la contamination
DeepHawk inspecte la pièce dès sa sortie de la machine
Chez DeepHawk, nous pensons qu'un système d'inspection doit s'adapter à vos pièces, et non l'inverse.
Les reflets sur le métal usiné, les gouttelettes de liquide de refroidissement, les alésages dans l'ombre, une surface qui ne se répète jamais deux fois : DeepHawk apprend à reconnaître tous ces éléments comme faisant partie de l'aspect normal d'une pièce.
Pourquoi cela fonctionne : notre architecture épurée, qui consiste en un agencement spécifique de petits réseaux neuronaux fonctionnant en synergie, analyse l'image de manière contextuelle plutôt que par reconnaissance de formes. Déplacez d'un millimètre une pièce usinée brillante, et la zone de reflet se déplace avec elle.
Les systèmes basés sur des règles interprètent cela comme un défaut. L'IA supervisée ne connaît que les conditions d'éclairage pour lesquelles elle a été entraînée. DeepHawk apprend à reconnaître la pièce telle qu'elle sort réellement de la machine, reflets et liquide de refroidissement compris.
Ce que cela signifie pour votre usine
Pas de tunnel d'inspection, pas de station de lavage : vous inspectez la pièce là où elle se trouve, dans l'état où elle est. Cela représente un poste de dépenses d'investissement en moins.
Pas de fausse alerte due à une gouttelette : DeepHawk n'arrête pas votre ligne en cas de réflexion. Il détecte la rayure qui se trouve en dessous.
Efficacité prouvée sur les surfaces les plus difficiles : pièces de moteur en aluminium, 200 images, 100 % de détection, 0,0 % de fausses alertes.
En ce qui concerne la limite : il s'agit ici de la robustesse face à la contamination et aux variations d'éclairage, et non d'une inspection par occlusion. Si une puce recouvre physiquement le défaut, aucune caméra ne le détecte.
DeepHawk réinvente l'IA et porte les capacités d'apprentissage automatique, les performances opérationnelles et la facilité de déploiement à un tout autre niveau.
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