HxGN Visual Detection

Automatyzacja kontroli jakości i szybsze wykrywanie wad

Chcesz dowiedzieć się więcej?

Dowiedz się, w jaki sposób HxGN Visual Detection może poprawić jakość i szybkość przepływu pracy, dzięki czemu możesz ograniczyć przeróbki, uniknąć marnotrawstwa i zwiększyć rentowność.

Czym jest HxGN Visual Detection?

Poznaj HxGN Visual Detection - aplikację do automatycznej kontroli powierzchni

HxGN-Visual-Detection-Double

Czym jest HxGN Visual Detection?

HxGN Visual Detection jest to aplikacja do automatycznej kontroli powierzchni umożliwiająca wykrywanie wad takich jak rysy, szczeliny i zabrudzenia na wielu materiałach, wśród których znajdują się szkło, metal, tworzywa sztuczne, ceramika i tekstylia. 

Dowiedz się więcej


 

Dlaczego HxGN Visual Detection?

Łatwa w użyciu aplikacja HxGN Visual Detection znacznie skraca czas i redukuje koszty związane z automatyczną kontrolą powierzchni różnorodnych materiałów.

Flexbile and Fast

Elastyczność i szybkość działania

Aplikacja HxGN Visual Detection wykorzystuje sztuczną inteligencję (AI) do uczenia z małego zbioru obrazów treningowych, dzięki czemu może zostać sprawnie ponownie..


Improve Quality

Zwiększenie jakości

Lokalizacja i rozpoznawanie wad z bardzo wysokim poziomem dokładności. Redukcja liczby poprawek, skrócenie czasu przestojów związanych z kontrolą jakości oraz minimalizacja...


Proste użytkowanie

Szybkie uczenie HxGN Visual Detection w celu wykrywania błędów poprzez rysunek prostokątów wokół rys lub wgłębień na zbiorze przykładowych obrazów.


Extend-your-quality-solution

Zwiększ możliwości swojego rozwiązania do kontroli jakości

HxGN Visual Detection może być stosowany jako samodzielna aplikacja lub jako element większych cel produkcyjnych. Sprawdź w jaki sposób możliwa jest integracja aplikacji z oprogramowaniem PC-DMIS Vision i systemami wizyjnymi Optiv w ramach większego ekosystemu do kontroli jakości.

W jaki sposób działa HxGN Visual Detection?

Sprawdź w jaki sposób HxGN Visual Detection w oparciu o obrazy treningowe wykorzystuje zaawansowane uczenie maszynowe do wykrywania wad.