无需互联网、无需云、无需账户 在微链道爱 ACI 的机器上本地训练，无需互联网连接、云服务或在线账户。
您的图像保留在本地 在本地收集、标记和训练您的图像。无需上传图像。
模型在本地训练与运行 您的团队用自己的生产图像在微链道爱 ACI 上训练模型。样本图像与检测结果不会被用于训练任何第三方模型。
模型训练
您的缺陷。您的图像。 您的模型。
微链道爱 DaoAI 的 ACI OS 操作系统 —— 有些缺陷是您的产品特有的，需要定制的检测模型。直接在机器上离线训练您自己的模型。
模型训练是微链道爱(DaoAI)ACI OS 为产品特有缺陷补专属模型的方式:用你自己的缺陷图像训练,训练数据与图像不出厂。它与 自动编程的边界:自动编程从良品学「正常长什么样」,模型训练从你的缺陷图学「这一类异常长什么样」,两者叠加使用。
| 1,000,000+ | 真实生产图像 它基于我们的视觉基础模型，该模型在超过一百万张真实生产图像上进行训练。 |
它基于我们的视觉基础模型，该模型在超过一百万张真实生产图像上进行训练。
| 您自己训练模型。 | 内置模型训练 收集图像、标注示例并训练您的模型——所有这些都在微链道爱 ACI 的检测软件中完成，无需云上传。 |
收集图像、标注示例并训练您的模型——所有这些都在微链道爱 ACI 的检测软件中完成，无需云上传。
分五步训练模型。
- 01 添加到数据集单击任何检测区域，或一次单击整个产品，即可将图像放入数据集。复查屏幕的反馈也会进入此处。
- 02 标记为 OK 或 NG 将每张图像标记为 OK 或 NG。软件会跟踪未标记的图像，以便您稍后暂停和恢复。
- 03 训练在微链道爱 ACI 里命名您的模型，开始训练并监控其性能。您可以随时停止并保留目前为止的最佳结果。
- 04 检查结果在未用于训练的图像上评估模型。在结果表中复查正确预测、误报和漏检缺陷。
- 05 应用模型将模型应用于选定的检测区域，并将其设置为该组的默认模型。它与您现有的检测检查并行运行。
观看：模型训练，从开始到结束
教会模型您的电路板上哪些是重要的。
在我们的视觉基础模型上进行构建，以检测您产品特有的小众缺陷。使用您自己生产的已标记图像进行训练，以扩展其检测能力。
检测 0140 警报
检测 0219 警报
检测 036 警报
实践中的改进
此演示显示了三次检测中的 40、19 和 6 个警报，每次运行之间都有反馈和调整。显示的计数是警报，而不是已确认的缺陷。
| 数亿 | 工业真实样本 八年驻厂积累，持续打磨同一个世界模型。 |
视觉基础模型以逾百万张真实生产图像训练；数亿张工业真实样本是八年驻厂的累计积累，两者口径不同。
您的数据保留在您的设施中。
与生产分离训练 在微链道爱 ACI 上收集图像并标注，在单独的机器上训练，然后将完成的模型传输到生产机器。
添加到现有检测 您的自定义模型为选定的检测区域添加一项检查。现有检测检查继续运行。
更新或替换模型 禁用某个组的模型，用更多样本重新训练，或替换为新版本。
向我们展示您需要检测的缺陷。
与微链道爱的工程师进行 30 分钟演示。请携带样本图像，我们将引导您完成标注和模型训练。
改进现有检测反馈学习 →
如果现有检测产生误报，您可能不需要单独的自定义模型。提交反馈并运行 AI 更新以改进现有模型。