Nowoczesne samo-uczące się rozwiązanie do automatycznego nadzorowania procesów, wykrywania i identyfikacji usterek na liniach produkcyjnych z wykorzystaniem Sztucznej Inteligencji, Deep Learning i Computer Vision.
Smart QA.
Zmniejsz koszty i ryzyko oraz zwiększ przepustowość i jakość, korzystając z naszych podstawowych funkcji.
Completne rozwiązanie kontroli jakości
Korzystamy z naszych autorskich modeli AI i współpracujemy z wiodącymi w branży producentami sprzętu i integratorami.
AI & Deep Learning
- Deep learning & computer vision algorithms
- Data processing
- Custom software
Hardware
- Cameras and optics
- Compute Units & Servers
- Light and other sensors
Integrations
- Integrations with existing systems
- Blowers and flaps
- Robotic solutions
Wykorzystaj Surveily QA do monitorowania parametrów produkcji, które bezpośrednio wpływają na wydajność, jakość produkcji i satysfakcję klienta.
Automatyzacja kontroli jakości pozwala obniżyć koszty operacyjne i ryzyko wysyłki wadliwych produktów.
Możliwości oprogramowania ankietowego pozwalają nam oferować rozwiązania, które konsekwentnie identyfikują do 99% wadliwych produktów.
Od wykrywania etykiet, kształtu i orientacji, po złożone wzory, identyfikację zadrapań i anomalii, a także klasyfikację/segmentację.
Jak to działa?
Podstawowa konfiguracja systemu obejmuje następujące komponenty:
Kamery inspekcyjne
Dostarcz materiał filmowy z linii produkcyjnej, która jest zamontowana w pobliżu monitorowanej linii.
Serwer
Przetwarza wejściowy strumień wideo za pomocą AI i CV oraz zarządzaj czujnikami systemowymi.
System oświetleniowy
Wysokiej jakości i starannie dobrany system oświetlenia zapewniający najlepszą ekspozycję produktu.
Panel sterowania
Kontroluje działanie systemu oraz czyta raporty za pomocą graficznego interfejsu HUD.
Studium przypadku
Zobacz, jak zautomatyzowaliśmy część wizualnego zapewnienia jakości na linii montażowej pralek, wykorzystując technologię wizji komputerowej i sztucznej inteligencji.
Jesteśmy tutaj, aby zademonstrować, w jaki sposób Surveily pomaga zespołom BHP w podejmowaniu proaktywnych decyzji dotyczących bezpieczeństwa na podstawie twardych danych.