CorteX Central
より優れた検出モデルをより速く構築 CorteX Central AI管理
システム – AIの経験は不要
AIモデルを1つの中央プラットフォームで管理
生産を中断することなくモデルを管理および最適化
AIモデルを世界中の生産ラインに展開 CorteX Centralのスケーラブルなアーキテクチャ
少ないサンプルで迅速に学習データ作成
直感的なドラッグアンドドロップインターフェースを使用して AI モデルを開発します
AIモデルのトレーニングに必要な画像はわずか5枚
生産性に対する品質基準の最適化
6つの調整可能な属性にわたって品質基準を即座に調整
AI モデルを本番環境に導入する前に、収益への影響を視覚化します
OKまたはNGとは別の推論決定であるLIMITを使用して、特定のしきい値に基づいて部品を除外し、さらに検証します。
欠陥検出だけではありません。オールインワン検査で以下の機能を提供します。
検出
欠陥種類の識別
数量カウント
しきい値設定
位置の特定
サイズ測定
深さ
バーコード
UnitXの優位点
ルールベースのビジョン
その他のAI / ディープラーニング
UnitX 皮質
準備
エンジニアは、欠陥や部品の種類ごとに複雑なカスタムルールを開発する必要がある
トレーニングには数百枚の画像が必要
直感的なトレーニングインターフェースは、わずか5枚の画像でトレーニングでき、AIの経験は必要ありません。新しい製品や欠陥の種類にも迅速に適応できます。
精度
明確に定義された欠陥と、環境が一定である部品に対してのみ正確であり、漏れや過剰につながる
部品の位置と向きのばらつきにより失敗する可能性があり、追加の位置決めツールが必要になる場合があります。
形状、サイズ、場所、外観が複雑で変化する欠陥を正確に検出し、位置の変動を自動的に正規化します。
収量の最適化
品質基準の調整には手作業が必要。基準が歩留まりにどう影響するかが明確でないため、過剰な調整につながる。
品質基準の調整には手作業が必要。基準が歩留まりにどう影響するかが明確でないため、過剰な調整につながる。
複数の属性にわたって、各欠陥に固有の品質基準を簡単に調整できます。変更を生産に反映する前に、歩留まりへの影響を視覚化できます。
CorteX データシート
