Taux de détection de 100 %
100 % Erkennungsrate bei echten Teilen. Hier ist der Beweis.
Pourquoi cela fonctionne-t-il ?
Les systèmes de vision traditionnels recherchent des défauts spécifiques et préprogrammés, et ne détectent pas ceux qui sortent de l'ordinaire. DeepHawk apprend à reconnaître l'aspect d'une pièce conforme. Il signale automatiquement toute anomalie, de sorte qu'aucun défaut ne passe inaperçu simplement parce qu'il s'agit d'un type de défaut « inconnu ».
Les ingénieurs qualité se méfient, à juste titre, des allégations de performance non étayées. Voici les résultats exacts de notre évaluation sur des ensembles de données (taux de détection = pièces non conformes correctement identifiées / nombre total de pièces non conformes) :
Inspection par rayons X (613 images) : 100 % de détection | 0,6 % de fausses alertes
Pièces en aluminium pour moteurs (200 images) : 100 % de détection | 0,0 % de fausses alertes
Composants électroniques (4 354 images de broches) : 98,7 % de détection | 0,4 % de fausses alertes
Inspection des soudures (748 images) : 97,7 % de détection | 2,4 % de fausses alertes
(Nous publions notre taux de 97,7 % concernant les soudures complexes, car la confiance des ingénieurs passe par une transparence totale.)
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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