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1771-IAN@1771-IAN
閱讀：87 發(fā)布時間：2021-4-131771-IAN@1771-IAN
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阿米控因始終如一地提供好服務(wù)而贏得了聲譽，我們重視我們的客戶
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由于技術(shù)的不斷變化，我們還為尊貴的客戶提供新備件幫助，
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中科創(chuàng)達(dá)：解決產(chǎn)品異常測試
保證產(chǎn)品質(zhì)量與確保設(shè)備正常運行同等重要。生產(chǎn)進(jìn)程的目視檢查通常需要人力，這不僅乏味，且不能保證一致性。為了提高質(zhì)量控制，工業(yè)企業(yè)希望采用計算機視覺技術(shù)，提高缺陷識別的速度和準(zhǔn)確性。但企業(yè)在構(gòu)建、部署和管理基于機器學(xué)習(xí)技術(shù)的視覺異常系統(tǒng)時，仍會面臨很多復(fù)雜挑戰(zhàn)。現(xiàn)在，企業(yè)可以使用高精度、低成本的異常測試解決方案，每小時處理數(shù)千張圖像，從而發(fā)現(xiàn)缺陷和異常，識別出與基線不符的圖像，以便企業(yè)采取下一步行動。
看到這一趨勢，各國有名的智能作業(yè)系統(tǒng)產(chǎn)品和技術(shù)提供商——中科創(chuàng)達(dá)將各國機器學(xué)習(xí)服務(wù)Amazon SageMaker集成到中科創(chuàng)達(dá)智慧工業(yè)ADC (Automatic Defect Classification)系統(tǒng)中，幫助制造業(yè)客戶在工業(yè)生產(chǎn)中輕松獲得AI質(zhì)檢能力。借助Amazon SageMaker，客戶無需復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)部署，即可在統(tǒng)一界面中構(gòu)建、訓(xùn)練、解釋、檢查、調(diào)試和運行機器學(xué)習(xí)模型。在電氣行業(yè)ADC系統(tǒng)實施中，Amazon SageMaker幫助用戶一次性投入成本下低了42%，軟件開發(fā)的工作量下低了39%，系統(tǒng)的上線時間縮短了50%，系統(tǒng)運行效率是傳統(tǒng)測試的35倍，解決了ADC系統(tǒng)落地工業(yè)場景的障礙。
瑞典家庭食品制造商Dafgards公司在其下屬品牌Billy's Pan Pizza的生產(chǎn)過程中也應(yīng)用了計算機視覺技術(shù)。Billy’s Pan Pizza是一種微波披薩，生產(chǎn)線每秒能完成2塊披薩的烘烤和包裝。Dafgards公司曾安裝過機器視覺系統(tǒng)，成功用于測試披薩上的奶酪比例。但問題是一旦披薩上餡料種類過多，該功能就會失效。通過采用基于計算機視覺的新型機器學(xué)習(xí)技術(shù)，Dafgards公司輕松獲得了經(jīng)濟(jì)高速的測試能力。在成功應(yīng)用后，Dafgards公司計劃將計算機視覺應(yīng)用擴(kuò)展更多種類披薩以及漢堡、法式蛋餅等其他產(chǎn)品線。
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