無需網際網路、無需雲、無需賬戶 在微鏈道愛 ACI 的機器上本地訓練，無需網際網路連接、雲服務或線上賬戶。
您的影像保留在本地 在本地收集、標記和訓練您的影像。無需上傳影像。
模型在本地訓練與執行 您的團隊用自己的生產影像在微鏈道愛 ACI 上訓練模型。樣本影像與檢測結果不會被用於訓練任何第三方模型。
模型訓練
您的缺陷。您的影像。 您的模型。
微鏈道愛 DaoAI 的 ACI OS 作業系統 —— 有些缺陷是您的產品特有的，需要定製的檢測模型。直接在機器上離線訓練您自己的模型。
模型訓練是微鏈道愛(DaoAI)ACI OS 為產品特有缺陷補專屬模型的方式:用你自己的缺陷影像訓練,訓練資料與影像不出廠。它與 自動編程的邊界:自動編程從良品學「正常長什麼樣」,模型訓練從你的缺陷圖學「這一類異常長什麼樣」,兩者疊加使用。
| 1,000,000+ | 真實生產影像 它基於我們的視覺基礎模型，該模型在超過一百萬張真實生產影像上進行訓練。 |
它基於我們的視覺基礎模型，該模型在超過一百萬張真實生產影像上進行訓練。
| 您自己訓練模型。 | 內建模型訓練 收集影像、標註示例並訓練您的模型——所有這些都在微鏈道愛 ACI 的檢測軟體中完成，無需雲上傳。 |
收集影像、標註示例並訓練您的模型——所有這些都在微鏈道愛 ACI 的檢測軟體中完成，無需雲上傳。
分五步訓練模型。
- 01 新增到資料集單擊任何檢測區域，或一次單擊整個產品，即可將影像放入資料集。複查螢幕的反饋也會進入此處。
- 02 標記為 OK 或 NG 將每張影像標記為 OK 或 NG。軟體會跟蹤未標記的影像，以便您稍後暫停和恢復。
- 03 訓練在微鏈道愛 ACI 裡命名您的模型，開始訓練並監控其效能。您可以隨時停止並保留目前為止的最佳結果。
- 04 檢查結果在未用於訓練的影像上評估模型。在結果表中複查正確預測、誤報和漏檢缺陷。
- 05 應用模型將模型應用於選定的檢測區域，並將其設定為該組的預設模型。它與您現有的檢測檢查並行執行。
觀看：模型訓練，從開始到結束
教會模型您的電路板上哪些是重要的。
在我們的視覺基礎模型上進行構建，以檢測您產品特有的小眾缺陷。使用您自己生產的已標記影像進行訓練，以擴展其檢測能力。
檢測 0140 警報
檢測 0219 警報
檢測 036 警報
實踐中的改進
此演示顯示了三次檢測中的 40、19 和 6 個警報，每次執行之間都有反饋和調整。顯示的計數是警報，而不是已確認的缺陷。
| 數億 | 工業真實樣本 八年駐廠積累，持續打磨同一個世界模型。 |
視覺基礎模型以逾百萬張真實生產影像訓練；數億張工業真實樣本是八年駐廠的累計積累，兩者口徑不同。
您的資料保留在您的設施中。
與生產分離訓練 在微鏈道愛 ACI 上收集影像並標註，在單獨的機器上訓練，然後將完成的模型傳輸到生產機器。
新增到現有檢測 您的自定義模型為選定的檢測區域新增一項檢查。現有檢測檢查繼續執行。
更新或替換模型 禁用某個組的模型，用更多樣本重新訓練，或替換為新版本。
向我們展示您需要檢測的缺陷。
與微鏈道愛的工程師進行 30 分鐘演示。請攜帶樣本影像，我們將引導您完成標註和模型訓練。
改進現有檢測反饋學習 →
如果現有檢測產生誤報，您可能不需要單獨的自定義模型。提交反饋並執行 AI 更新以改進現有模型。