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中科創達：解決產品異常測試
保證產品質量與確保設備正常運行同等重要。生產進程的目視檢查通常需要人力，這不僅乏味，且不能保證一致性。為了提高質量控制，工業企業希望采用計算機視覺技術，提高缺陷識別的速度和準確性。但企業在構建、部署和管理基于機器學習技術的視覺異常系統時，仍會面臨很多復雜挑戰。現在，企業可以使用高精度、低成本的異常測試解決方案，每小時處理數千張圖像，從而發現缺陷和異常，識別出與基線不符的圖像，以便企業采取下一步行動。
看到這一趨勢，各國的智能作業系統產品和技術提供商——中科創達將各國的機器學習服務Amazon SageMaker集成到中科創達智慧工業ADC (Automatic Defect Classification)系統中，幫助制造業客戶在工業生產中輕松獲得AI質檢能力。借助Amazon SageMaker，客戶無需復雜的機器學習部署，即可在統一界面中構建、訓練、解釋、檢查、監視、調試和運行機器學習模型。在電氣行業ADC系統實施中，Amazon SageMaker幫助用戶一次性投入成本下低了42%，軟件開發的工作量下低了39%，系統的上線時間縮短了50%，系統運行效率是傳統測試的35倍，解決了ADC系統落地工業場景的障礙。
瑞典家庭食品制造商Dafgards公司在其下屬品牌Billy's Pan Pizza的生產過程中也應用了計算機視覺技術。Billy’s Pan Pizza是一種微波披薩，生產線每秒能完成2塊披薩的烘烤和包裝。Dafgards公司曾安裝過機器視覺系統，成功用于測試披薩上的奶酪比例。但問題是一旦披薩上餡料種類過多，該功能就會失效。通過采用基于計算機視覺的新型機器學習技術，Dafgards公司輕松獲得了經濟高速的測試能力。在成功應用后，Dafgards公司計劃將計算機視覺應用擴展到更多種類披薩以及漢堡、法式蛋餅等其他產品線。
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