CorteX

AI Sample-Efficient Deep Learning & Inference System

超人
精度

超人的な精度を実現 9X 高い分散でエスケープ率を下げる良品を過剰に処分することなく欠陥をなくす

サンプル効率
AI

わずか数秒でモデルを迅速に学習 5画像 欠陥の種類ごとに

対応時間
決定

最大 100 MP/秒 推論速度が速く、決定を迅速に下す OK/NG

調節可能
許容範囲

ピクセル精度 欠陥セグメンテーションと調整可能な許容範囲

少ないサンプルで迅速に学習データ作成

Manage AI model development through the four core functional centers: AI model labeling, AI training, thresholds tuning, production line data

直感的なドラッグアンドドロップインターフェースを使用して AI モデルを開発します

AIモデルのトレーニングに必要な画像はわずか5枚

High Resolution image support, up to 50MP

高速推論

最大100MP/秒の推論速度

最大検出スループットは1200個/分

AIモデルは色の変化に素早く適応します

より広範な統合と互換性

拡張された PLC プロトコルサポート: 堅牢なトリガー統合を含む、すべての主要な PLC プロトコルとの幅広い互換性。

柔軟なカメラオプション: 多様な展開を可能にする GigE カメラ互換性。

オープンエコシステム: サードパーティパートナーがカスタムソフトウェア拡張機能を構築できる SDK が利用可能です。

スケールのための中央管理システム

生産を中断することなくモデルを管理および最適化

CorteXのスケーラブルなアーキテクチャを使用して、世界中の生産ラインにAIモデルを展開します。

AIトレーニングデータとラベルを一元管理

生産シミュレーションを使用して、新しいモデルを導入する前に歩留まり率を事前に把握する

生産性に対する品質基準の最適化

6つの調整可能な属性にわたって品質基準を即座に調整

AI モデルを本番環境に導入する前に、収益への影響を視覚化します

Use LIMIT - a separate inference decision from OK or NG - to set aside parts based on certain thresholds to further validate

欠陥検出だけではありません。オールインワン検査で以下の機能を提供します。

検出

欠陥種類の識別

数量カウント

しきい値設定

所在地

サイズ測定

深さ

バーコード

UnitXの優位点

ルールベースのビジョン

その他のAI / ディープラーニング

UnitX CorteX

準備

エンジニアは、欠陥や部品の種類ごとに複雑なカスタムルールを開発する必要がある

トレーニングには数百枚の画像が必要

直感的なトレーニングインターフェースは、わずか5枚の画像でトレーニングでき、AIの経験は必要ありません。新しい製品や欠陥の種類にも迅速に適応できます。

精度

明確に定義された欠陥と、環境が一定である部品に対してのみ正確であり、漏れや過剰につながる

部品の位置と向きのばらつきにより失敗する可能性があり、追加の位置決めツールが必要になる場合があります。

形状、サイズ、場所、外観が複雑で変化する欠陥を正確に検出し、位置の変動を自動的に正規化します。

収量の最適化

品質基準の調整には手作業が必要。基準が歩留まりにどう影響するかが明確でないため、過剰な調整につながる。

複数の属性にわたって、各欠陥に固有の品質基準を簡単に調整できます。変更を生産に反映する前に、歩留まりへの影響を視覚化できます。