จำลองข้อบกพร่องที่หายาก เสริมข้อมูลการฝึกอบรม
FleX-Gen - ปรับปรุงการตรวจสอบ
ความแม่นยำด้วย Generative AI
ยกระดับอัตโนมัติ
การตรวจสอบด้วย FleX-Gen
ค้นพบว่าภาพข้อบกพร่องสังเคราะห์ช่วยฝึก AI เพื่อตรวจสอบได้อย่างไร
ความถูกต้อง
ลดอัตราการตรวจจับผิดพลาดได้ถึง 9X โดยการฝึกอบรมเกี่ยวกับภาพตัวแทนข้อบกพร่องสังเคราะห์ของข้อบกพร่องที่ซับซ้อนแบบสุ่ม
การพัฒนาแบบจำลอง
สร้างแบบจำลองการตรวจจับที่แข็งแกร่งได้อย่างรวดเร็วโดยสร้างภาพข้อบกพร่องด้วยจำนวนน้อยที่สุด 3 ภาพจริงต่อข้อบกพร่อง
การใช้งาน
ออกแบบมาสำหรับการเปลี่ยนชิ้นส่วนและปรับได้อย่างรวดเร็วสำหรับการผลิตแบบผสมสูง
โซลูชันที่ปรับให้เหมาะสม
สำหรับอุตสาหกรรมการผลิตที่กว้างขวาง
From uploading sample images to deploying accurate AI models, FleX-Gen simplifies every step.
เกียร์
ประเภทข้อบกพร่อง: ชิป
รายละเอียด: นี่คือข้อบกพร่องของเศษโลหะที่ปรากฏบนเฟืองโลหะในอุตสาหกรรม โดยมีลักษณะความลึกที่ชัดเจน
ตัวอย่างการฝึกอบรม: 3
ผลลัพธ์: สร้างข้อบกพร่องความเสียหายที่สมจริงบนภาพ OK พร้อมรักษาคุณลักษณะความลึกไว้อย่างสมบูรณ์
ประหยัดเวลาในการรวบรวมข้อมูล: 3 เดือน → 24 ชั่วโมง
ชิ้นส่วนยานยนต์
อุตสาหกรรม/ผลิตภัณฑ์: ยานยนต์ / อะไหล่รถยนต์
ข้อบกพร่อง: เสี้ยน
รายละเอียด: ประเภทของส่วนที่ยื่นออกมาบนพื้นผิวโลหะ ซึ่งมีคุณสมบัติสะท้อนแสงได้เล็กน้อย และมีขนาดเล็ก
ตัวอย่างการฝึกอบรม: 2
ผลลัพธ์: สร้างข้อบกพร่องความเสียหายที่สมจริงบนภาพ OK ในขณะที่ยังคงคุณลักษณะความลึกไว้อย่างสมบูรณ์
ประหยัดเวลาในการรวบรวมข้อมูล: 3 เดือน → 24 ชั่วโมง
การหล่อด้วยเครื่องจักร
รายละเอียด: ประเภทของข้อบกพร่องในชิ้นงานหล่อโลหะ ซึ่งมีลักษณะเป็นรูบุ๋มเล็กๆ หรือช่องว่างบนพื้นผิว โดยทั่วไปจะมีความลึกในระดับหนึ่ง
ตัวอย่างการฝึกอบรม: 2
ผลลัพธ์: สร้างข้อบกพร่องความเสียหายที่สมจริงบนภาพ OK ในขณะที่ยังคงคุณลักษณะความลึกไว้อย่างสมบูรณ์
ประหยัดเวลาในการรวบรวมข้อมูล: 1.5 เดือน → 24 ชั่วโมง
แบตเตอรี่เซลล์
ข้อบกพร่อง: pinhole
รายละเอียด: ประเภทของการสึกหรอที่เกิดขึ้นบนรอยเชื่อมพื้นผิวโลหะ ซึ่งจะปรากฏเป็นสีขาวและสามารถแยกแยะจากพื้นหลังได้ชัดเจน
ตัวอย่างการฝึกอบรม: 1
ผลลัพธ์: สร้างข้อบกพร่องความเสียหายที่สมจริงบนภาพ OK ในขณะที่ยังคงคุณลักษณะความลึกไว้อย่างสมบูรณ์
ประหยัดเวลาในการรวบรวมข้อมูล: 2 เดือน → 24 ชั่วโมง
ฝาครอบแบตเตอรี่ด้านบน
ข้อบกพร่อง: ข้อต่อบัดกรีเย็น
รายละเอียด: รอยเชื่อมแบบเย็นและตะกรันบัดกรีในแนวเชื่อมของฝาครอบด้านบน เมื่อพบข้อบกพร่องเพียงเล็กน้อย อาจแยกแยะจากรอยเชื่อมพื้นหลังได้ยาก
ตัวอย่างการฝึกอบรม: 3
ผลลัพธ์: สร้างข้อบกพร่องความเสียหายที่สมจริงบนภาพ OK ในขณะที่ยังคงคุณลักษณะความลึกไว้อย่างสมบูรณ์
ประหยัดเวลาในการรวบรวมข้อมูล: 1.5 เดือน → 24 ชั่วโมง
แบตเตอรี่แบบถุง
รายละเอียด: รอยขีดข่วนประเภทหนึ่งที่มีลักษณะยาวและบางบนพื้นผิวแบตเตอรี่แบบอ่อน โดยข้อบกพร่องโดยทั่วไปจะปรากฏเป็นเส้นสีขาว
ตัวอย่างการฝึกอบรม: 3
ผลลัพธ์: สร้างข้อบกพร่องความเสียหายที่สมจริงบนภาพ OK ในขณะที่ยังคงคุณลักษณะความลึกไว้อย่างสมบูรณ์
ประหยัดเวลาในการรวบรวมข้อมูล: 2 เดือน → 24 ชั่วโมง
ขั้วต่อฝาไฟฟ้า
รายละเอียด: รอยขีดข่วนบนหมุดโลหะของขั้วต่อ ข้อบกพร่องนี้สะท้อนแสงในมุมที่เฉพาะเจาะจงและมีขนาดค่อนข้างเล็ก
ตัวอย่างการฝึกอบรม: 3
ผลลัพธ์: สร้างข้อบกพร่องความเสียหายที่สมจริงบนภาพ OK ในขณะที่ยังคงคุณลักษณะความลึกไว้อย่างสมบูรณ์
ประหยัดเวลาในการรวบรวมข้อมูล: 2 เดือน → 24 ชั่วโมง
ลูกสูบ
รายละเอียด: ความเสียหายจากการกระแทกประเภทหนึ่งที่เกิดกับพื้นผิวลูกสูบโลหะ โดยมีรูปร่างข้อบกพร่องและลักษณะความลึกที่แตกต่างกัน
ตัวอย่างการฝึกอบรม:
ผลลัพธ์: สร้างข้อบกพร่องความเสียหายที่สมจริงบนภาพ OK ในขณะที่ยังคงคุณลักษณะความลึกไว้อย่างสมบูรณ์
ประหยัดเวลาในการรวบรวมข้อมูล: 2 เดือน → 24 ชั่วโมง
กระป๋องอลูมิเนียม
รายละเอียด: หลุมชนิดหนึ่งบนพื้นผิวกระป๋องอลูมิเนียม ข้อบกพร่องนี้เป็นข้อบกพร่องทางโครงสร้างที่สะท้อนแสงด้วย
ตัวอย่างการฝึกอบรม: 3
ผลลัพธ์: สร้างข้อบกพร่องความเสียหายที่สมจริงบนภาพ OK ในขณะที่ยังคงคุณลักษณะความลึกไว้อย่างสมบูรณ์
ประหยัดเวลาในการรวบรวมข้อมูล: 15 วัน → 24 ชั่วโมง.
ใบมีด
ประเภทข้อบกพร่อง: การแตกหัก
รายละเอียด: ความเสียหายที่เกิดจากการสึกหรอและแรงกระแทกบนพื้นผิวใบมีดโลหะ โดยมีตำหนิโดยรวมเล็กน้อยและมีรูปร่างไม่สม่ำเสมอ
ตัวอย่างการฝึกอบรม: 3
ผลลัพธ์: สร้างข้อบกพร่องความเสียหายที่สมจริงบนภาพ OK ในขณะที่ยังคงคุณลักษณะความลึกไว้อย่างสมบูรณ์
ประหยัดเวลาในการรวบรวมข้อมูล: 1 เดือน → 24 ชั่วโมง.
วงนาฬิกา
รายละเอียด: อนุภาคสิ่งสกปรกสีดำขนาดเล็กมากบนสายนาฬิกาซิลิโคน ซึ่งมีลักษณะเล็กและมีรูปร่างที่หลากหลาย
ตัวอย่างการฝึกอบรม: 2
ผลลัพธ์: สร้างข้อบกพร่องความเสียหายที่สมจริงบนภาพ OK ในขณะที่ยังคงคุณลักษณะความลึกไว้อย่างสมบูรณ์
ประหยัดเวลาในการรวบรวมข้อมูล: 1 เดือน → 24 ชั่วโมง.
ฝาหลังโน๊ตบุ๊ค
รายละเอียด: รอยขีดข่วนบนตัวเครื่องโลหะของโน้ตบุ๊ก รอยตำหนินี้มีขนาดเล็กมากและตรวจจับได้ยาก
ตัวอย่างการฝึกอบรม: 1
ผลลัพธ์: สร้างข้อบกพร่องความเสียหายที่สมจริงบนภาพ OK ในขณะที่ยังคงคุณลักษณะความลึกไว้อย่างสมบูรณ์
ประหยัดเวลาในการรวบรวมข้อมูล: 1.5 เดือน → 24 ชั่วโมง
สิ่งที่ลูกค้าของเราพูด
FleX-Gen helped us reduce our false detection rate, which has been a game-changer for our quality control process. The ability to generate realistic defect samples has dramatically improved our inspection accuracy and shorten a time for project delivery.
Project Manager
ผู้ผลิตยานยนต์
We went from spending months collecting defect samples to getting our AI model up and running with just 3 real images. FleX-Gen has completely transformed how we approach rare defect detections in our high quality control system.
Inline Quality Control Manager
Mobile Phone Manufacturer
By using FleX-Gen, we achieved inline inspection with industry-leading accuracy, even for rare defects. The smart labeling and synthetic data generation made AI model training seamless and cost-effective.
ผู้จัดการนวัตกรรมการผลิต
อุตสาหกรรมบรรจุภัณฑ์
การยกระดับคุณภาพทั่วทั้งอุตสาหกรรม
ผลลัพธ์เชิงปริมาณด้วย FleX-Gen
9X: อัตราการหลบหนีต่ำลง
บรรลุอัตราการหลบหนีที่ดีขึ้น 9 เท่าทั่ว
อุตสาหกรรมที่หลากหลาย
3X: การใช้งานที่รวดเร็วยิ่งขึ้น
เวลาในการปรับใช้ระบบเร็วขึ้น 3 เท่า
พร้อมบูรณาการเต็มรูปแบบภายในเวลาไม่ถึงหนึ่งสัปดาห์
3 ตัวอย่าง: ประสิทธิภาพการฝึกอบรม
สร้างแบบจำลอง AI ที่แม่นยำจาก
มีเพียงตัวอย่างข้อบกพร่อง 3 ชิ้น
30%: ผลตอบแทนจากการลงทุนเร็วขึ้น
ประหยัดค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบถึง 30% ภายในไตรมาสแรก
ราคาที่ยืดหยุ่นสำหรับทุกความต้องการ
- ทดลองใช้งานฟรี 3 งาน
- 1 งานสร้างภาพสำหรับรูปแบบ 1 ประเภทบนสินค้า 1 ชิ้น
- สร้างภาพ 50 ภาพสำหรับงาน 1 งาน
- รับผลลัพธ์ภายในประมาณ 24 ชั่วโมง
- การสนับสนุนมาตรฐาน (อีเมลเท่านั้น)
- ส่วนลดปริมาณ
- รับผลลัพธ์ด้วย SLA ที่รวดเร็ว
- การฝึกอบรม AI ที่ให้ความสำคัญเป็นลำดับแรก
- สามารถทำงานได้สูงสุด 4 งานในเวลาเดียวกัน
- การสนับสนุนทางโทรศัพท์แบบให้ความสำคัญพร้อมผู้จัดการบัญชีเฉพาะ
- ภาพข้อบกพร่องที่สร้างโดย AI ไม่จำกัดจำนวนต่อเดือน
- การปรับแต่งโมเดล AI เฉพาะสำหรับความต้องการการผลิตที่เฉพาะเจาะจง
- การตรวจจับข้อบกพร่องแบบเรียลไทม์และการรายงานด้วยการวิเคราะห์ขั้นสูง
- การปรับใช้ระบบคลาวด์ภายในสถานที่หรือแบบส่วนตัวเพื่อการควบคุมข้อมูลแบบเต็มรูปแบบ
- การบูรณาการหลายไซต์กับระบบ PLC ขององค์กร MES และ ERP
- การเข้าถึง API และ SDK ที่กำหนดเองสำหรับการทำงานอัตโนมัติที่ราบรื่น
- การสนับสนุนที่สำคัญตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันโดยมีผู้จัดการบัญชีเฉพาะ
- AI-powered ข้อมูลเชิงลึกในการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์
คำถามที่พบบ่อย (FAQs)
info@unitxlabs.com
480 นอร์ท แมคคาร์ธี บูเลอวาร์ด ห้องชุด 150มิลพีทัส แคลิฟอร์เนีย 95035 สหรัฐอเมริกา