3500/64M 本特利
发布时间:2021-01-04浏览次数:1079返回列表
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识别不明显的缺陷
对于那些缺陷可能致命的行业,如航空航天、汽车或医疗,基于计算机视觉的检测超出了光谱可见部分的范围,并且在紫外、x射线和红外线下发挥作用。为了满足相对苛刻要求和安全规定,需要比人眼高得多的光学分辨率。
尽管人类在区分异常方面仍然优于机器,但深度学习技术提高了标准。也就是说,基于深度学习的解决方案可以识别表面缺陷——例如裂纹,斑块,夹杂物和划痕等——这些都是人工很难检查的缺陷。
在机器学习分析的支持下,这样的系统可以在几天内适应新的可视数据集和场景。通过在深入学习模型上投入足够的精力,您将能够获得意想不到的结果,例如发现您之前忽略的新类型缺陷,并将检查成本降低高达66%。
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HEIDENHAIN | 211-181-0
SEW | MC07A008-2B1-4-00
PILZ | PZE X5P
SIEMENS | 6FX8002-2DC10-1JA0
BOSCH | NV 20/1F-D
BUSCHJOST | 8349010.0000
HYDAC | SBO210-0,7
SIEMENS | 3RX9015-0AA00
SCHMERSAL | AZM 415-11/11ZPKT
HEIDENHAIN | 250479-09
HEIDENHAIN | 660013-01
HAGN-LEONE | 2A/Typ "B"
HYDAC | SBO210-0,7 A1.X/112-0-2
SIEMENS | 3RX9015-0AA00
DMG MORI | 2A/Typ "B"
SCHMERSAL | AZM 415-11/11ZPKT
HEIDENHAIN | 250479-09
HEIDENHAIN | 660013-01
Bo
VICKERS | DG3VP-3-102A-VM-UH-10N
Bo
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VICKERS | DG3VP-3-102A-VM-UH-10N
Bo
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SIEMENS | 6RB2000-0GA00
SIEMENS | MS101F
SIEMENS | MS-100-H