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閱讀：155 發(fā)布時間：2021-4-131771-OWN@1771-OWN
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阿米控因始終如一地提供好服務而贏得了聲譽，我們重視我們的客戶
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中科創(chuàng)達：解決產品異常測試
保證產品質量與確保設備正常運行同等重要。生產進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。為了提高質量控制，工業(yè)企業(yè)希望采用計算機視覺技術，提高缺陷識別的速度和準確性。但企業(yè)在構建、部署和管理基于機器學習技術的視覺異常系統(tǒng)時，仍會面臨很多復雜挑戰(zhàn)?，F在，企業(yè)可以使用高精度、低成本的異常測試解決方案，每小時處理數千張圖像，從而發(fā)現缺陷和異常，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)產品和技術提供商——中科創(chuàng)達將各國機器學習服務Amazon SageMaker集成到中科創(chuàng)達智慧工業(yè)ADC (Automatic Defect Classification)系統(tǒng)中，幫助制造業(yè)客戶在工業(yè)生產中輕松獲得AI質檢能力。借助Amazon SageMaker，客戶無需復雜的機器學習部署，即可在統(tǒng)一界面中構建、訓練、解釋、檢查、調試和運行機器學習模型。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的生產過程中也應用了計算機視覺技術。Billy’s Pan Pizza是一種微波披薩，生產線每秒能完成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習技術，Dafgards公司輕松獲得了經濟高速的測試能力。在成功應用后，Dafgards公司計劃將計算機視覺應用擴展更多種類披薩以及漢堡、法式蛋餅等其他產品線。
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