边缘学习

AI技术适用于每个人和每个行业

如今,消费经济领域已开始充分利用人工智能(AI)像人类一样的强大处理能力,从我们每天在家中和工作场所使用的产品,到用于将这些产品从制造设施运送至我们家中和企业场所的分销系统,AI技术无处不在。边缘学习是AI技术的一个子集。这种易于使用且安装方便的自动化技术现在广泛应用于先进的制造和物流实践中,帮助执行质量检测和实现任务自动化。

边缘学习是一项用途广泛的技术,经过训练后,可识别、检测和分类产品缺陷、组件、标签及其他特征,适用于无数的工业应用。边缘学习采用预先训练的AI算法,可加快系统训练过程,并且不影响系统性能。边缘学习技术可大大简化自动化缺陷检测、装配验证、分类、字符读取以及其他对于传统机器视觉过于复杂或对于人工检测过于昂贵的类似应用。

观看:机器学习、深度学习与边缘学习:区别是什么

按行业分类的边缘学习应用

汽车 电子产品 生命科学 物流业 包装业

汽车制造商和供应商在全球范围内参与竞争,这推动制造商竭力降低成本、实施先进的功能和保障产品安全。随着传统汽车制造商向电动汽车市场转型,越来越多的公司加入争夺数量有限的昂贵稀有金属和人力资源。边缘学习技术能使产品检测、元件分类等复杂的任务实现自动化,并可读取直接部件标记(DPM码)和基于标签的代码,从而帮助汽车企业减轻这些负担,降低成本,并优化劳动力利用率。

边缘学习技术非常适合电子制造商和装配设施用于执行自动化检测过程。康耐视边缘学习解决方案具有易于使用和快速部署的优势,适用于大批量部件质量检查和装配验证应用。

边缘学习技术可在实验室诊断环境下使复杂、效率低下的任务实现自动化,以产生一致的结果。医生、研究人员及其他边缘学习新手可在数分钟内完成应用训练,并生成有价值的数据。

边缘学习技术可解决具有挑战性的视觉应用,包括棘手的物品检测和物体分拣。凭借基于示例的简单训练和AI算法,康耐视边缘学习解决方案使物流设施能够提高分拣流程效率,并处理广泛的物品和包装类型。

边缘学习技术可简化包装制造商的自动化检测流程。凭借无与伦比的易用性,康耐视边缘学习解决方案非常适用于验证装配是否正确、检测包装中是否有产品缺失以及对各种缺陷进行分类以协助优化流程。

获取应用指南

康耐视AI解决方案

康耐视AI软件可基于示例图像快速学习定位图案和识别异常,其能够解决一系列对于基于规则的算法过于复杂和编程耗时的任务,并且提供人工检测无法实现的一致性和速度。

边缘学习软件:在数分钟内完成

边缘学习是人工智能(Al)的一个子集,其使用一套预先训练的算法在设备上(即“边缘”)进行数据处理。该技术非常易于设置,相比基于深度学习的传统解决方案,训练时所需的图像集更小,而且训练和验证周期更短。

深度学习软件:分析微小细节

深度学习软件经过专门设计,能够处理包含大量细节的较大图像集,帮助用户使复杂或高度定制的应用实现自动化。该技术使用户能够快速、高效地分析大量图像集,并可区分可接受与不可接受的异常,以提供准确的结果。