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技术文章

FOXBORO FBM217

阅读:14          发布时间:2021/4/15

 FOXBORO   FBM217

 

 

FOXBORO   FBM217

  

阿米控因始终如一地提供好服务而赢得了声誉,我们重视我们的客户
阿米控一直致力于为客户提供满意的服务。
我们有竞争力的价格,知识渊博的市场人员以及仓库工作人员确保客户满意度。
 
因为我们是一个独立的,广泛的库存分销商,所以我们为采购提供了灵活的解决方案。
我们的主要是提供完成询价所需的组件,并为客户节省采购多个供应商的时间和精力。
由于技术的不断变化,我们还为尊贵的客户提供新备件帮助,
帮助客户查找/库存难以找到的过时部件。这使您专注于应用的新技术。

 

中科创达:解决产品异常测试
 
保证产品质量与确保设备正常运行同等重要。生产进程的目视检查通常需要人力,这不仅乏味,且不能保证一致性。为了提高质量控制,工业企业希望采用计算机视觉技术,提高缺陷识别的速度和准确性。但企业在构建、部署和管理基于机器学习技术的视觉异常系统时,仍会面临很多复杂挑战。现在,企业可以使用高精度、低成本的异常测试解决方案,每小时处理数千张图像,从而发现缺陷和异常,识别出与基线不符的图像,以便企业采取下一步行动。
 
看到这一趋势,各国有名的智能作业系统产品和技术提供商——中科创达将各国机器学习服务Amazon SageMaker集成到中科创达智慧工业ADC (Automatic Defect Classification)系统中,帮助制造业客户在工业生产中轻松获得AI质检能力。借助Amazon SageMaker,客户无需复杂的机器学习部署,即可在统一界面中构建、训练、解释、检查、监视、调试和运行机器学习模型。在电气行业ADC系统实施中,Amazon SageMaker帮助用户一次性投入成本下低了42%,软件开发的工作量下低了39%,系统的上线时间缩短了50%,系统运行效率是传统测试的35倍,解决了ADC系统落地工业场景的障碍。
 
瑞典家庭食品制造商Dafgards公司在其下属品牌Billy's Pan Pizza的生产过程中也应用了计算机视觉技术。Billy’s Pan Pizza是一种微波披萨,生产线每秒能完成2块披萨的烘烤和包装。Dafgards公司曾安装过机器视觉系统,成功用于测试披萨上的奶酪比例。但问题是一旦披萨上馅料种类过多,该功能就会失效。通过采用基于计算机视觉的新型机器学习技术,Dafgards公司轻松获得了经济高速的测试能力。在成功应用后,Dafgards公司计划将计算机视觉应用扩展更多种类披萨以及汉堡、法式蛋饼等其他产品线。
 
 
 
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