Nutzen Sie die KI-gestützte Erkennung von Anomalien in Ihrer Produktionslinie!

Sehen Sie sich das Video an

Das GoPxL Anomaly Detector Toolset von LMI nutzt traditionelle und KI-basierte Tools in GoPxL, um eine leistungsstarke 3D-Fehlererkennung für anspruchsvolle Anwendungen in der Produktion von Komponenten für die Automobil-, Lebensmittel-, Baustoff-, Reifen- und viele andere Industrien zu ermöglichen. Benutzer können diese leistungsstarke 3D-Fehlererkennungslösung direkt auf GoMax trainieren und implementieren, ohne auf zusätzliche Cloud- oder Hardware-basierte Ressourcen für das anfängliche und nachfolgende Modelltraining angewiesen zu sein. Der Anomaly Detector lässt sich mit allen Gocator Line Profiler-, Snapshot- und Line Confocal-Sensoren integrieren, wenn er mit GoMax beschleunigt wird.

Verwenden Sie das GoPxL Anomaly Detector Toolset, um Defekte und Unregelmäßigkeiten an bearbeiteten oder gegossenen Teilen mit komplexen Geometrien zu finden. Trainieren Sie ein KI-Modell, um gute und schlechte Teile direkt an der Produktionslinie zu identifizieren, ohne eine Cloud-Verbindung, eine CAD-Datei oder komplexe Schwellenwerte, wie sie bei herkömmlichen Tools verwendet werden.

Die Vorteile des GoPxL Anomaly Detector-Toolsets von LMI auf einen Blick:

Erkennen Sie Merkmale unterschiedlicher Formen und Größen

Herkömmliche Tools eignen sich zwar hervorragend für die Blob- und Segmentierungsanalyse, aber sie erfordern die Anpassung von Schwellenwerten, die oft für jede Komponente spezifisch sind. Mit dem Anomalie-Detektor muss der Benutzer keine Erkennungsschwellen verwalten. Das Training basiert auf der Bereitstellung eines Datensatzes mit OK- und NG-Teilen und der Erstellung eines Erkennungsmodells speziell für die Teile im Datensatz.

Integrierter KI-Modellierungs-Workflow

Die Modellschulung und die zugehörigen Datensätze werden direkt in den GoPxL-Tools verwaltet, so dass Sie weniger Zeit damit verbringen, Dateien und Datensätze zu verschieben, als wenn Sie eine separate Anwendung für die Modellschulung verwenden würden.

Ausbildung an der Produktionslinie

Trainieren Sie Daten direkt auf GoMax und vermeiden Sie den Zeit-, Kosten- und Sicherheitsaufwand, der mit dem Verschieben von Daten in die Cloud oder auf einen lokalen PC verbunden ist. Training und Inferenz verwenden dieselbe Lizenz, so dass Modelle in der Produktion ohne zusätzliche Entwicklungslizenz aktualisiert werden können.

Verwenden Sie die Vorhersage, um neue Produktionsdaten zu kennzeichnen.

Nach dem anfänglichen Training können Sie assistierte Beschriftungen verwenden, um Iterationen schnell und einfach durchzuführen. Messen Sie Anomalien und definieren Sie akzeptable Schwellenwerte. Oberflächenanomalien werden zur Messung und Prüfung an nachfolgende Tools weitergegeben. Benutzer können Anomalien einer bestimmten Größe oder Form weitergeben, je nachdem, was der Endbenutzer für akzeptabel hält.

Fügen Sie benutzerdefinierte Funktionen mit dem Script und Python GDK hinzu.

Verwenden Sie das Python-basierte Skript-Tool, um benutzerdefinierte Logik hinzuzufügen oder Messschwellenwerte aus einer lokalen Datei abzurufen. Power-User können das Python GDK verwenden, um Modelle mit Open-Source- und proprietären Tools zu trainieren und anschließend einzusetzen.