Azure瑕疵檢測

,2024年5月21日—針對風險和安全性計量，我們會根據閾值彙總，以計算每個計量所有分數的瑕疵率。瑕疵率定義為測試資料集中超出嚴重性級別閾值的執行個體佔整個資料集 ...,利用AI人工智慧演算法，進行ModelTraining，最終建立AImodel用以判斷影像。例如輔助判別產品OK/NG產品，或者將NG產品分類。,2023年8月28日—透過AOI不斷累積的瑕疵數據，經過合理分析、歸納等流程，可以梳理成大數據資料庫，找出不良率發生原因。眾所周知，...

參考資訊如下
【智慧工廠可以如此簡單】第三集產線監控篇

如何在Azure AI Studio 中檢視評估結果

2024年5月21日 — 針對風險和安全性計量，我們會根據閾值彙總，以計算每個計量所有分數的瑕疵率。 瑕疵率定義為測試資料集中超出嚴重性級別閾值的執行個體佔整個資料集 ...

產線瑕疵AI檢驗

利用AI人工智慧演算法，進行Model Training，最終建立AI model用以判斷影像。例如輔助判別產品OK/NG產品，或者將NG 產品分類。

智慧檢測Double A

2023年8月28日 — 透過AOI不斷累積的瑕疵數據，經過合理分析、歸納等流程，可以梳理成大數據資料庫，找出不良率發生原因。 眾所周知，深度學習（Deep Learning）與數據歸納 ...

金屬表面瑕疵檢測系統

方案介紹. AOI 瑕疵檢測系統; 使用者管理模組; 儀表板模組; AI 瑕疵分類技術; 瑕疵報表技術. 重點功能. AOI 瑕疵檢測系統; 瑕疵AI 分類技術; Azure dashboard 檢視 ...

什麼是Azure Test Plans？ 手動、探勘和自動化測試工具。

2024年3月25日 — 測試和瑕疵會自動連結到所測試的需求和組建，這也有助於追蹤需求的品質。 使用者可以從工作流程看板面板新增和執行測試，或針對較大的小組，使用測試計劃 ...

【手把手教學】快速利用AutoML Vision 提升PCB 瑕疵檢測 ...

2021年11月11日 — 以下教學，將以兩個PCB 資料集，示範兩種不同模型的操作步驟：單一標籤分類模型（判斷是否有瑕疵）、物件偵測模型（判斷是否有瑕疵、偵測瑕疵處、判斷瑕疵 ...

Azure Test Plans

利用可採取動作的瑕疵與端對端追蹤，規劃、執行及追蹤指令碼式測試。透過測試您的傳統型應用程式或Web 應用程式，來評估整個開發週期的品質。 Azure Test Plans 中顯示 ...

AI 瑕疵檢測方案

目前多數的製造業還是維持著利用自動光學檢測(AOI；Automated Optical Inspection) 來做產品的檢測，AOI 的檢測原理是以設定好的參數為基準進行邏輯判斷，大幅改良了過往 ...

【Edge AI案例探討】利用AI物件辨識協助生產線瑕疵檢測

2024年3月7日 — 身為一名工程師，Soloman Githu打算運用物件偵測演算法來快速檢查並分辨產品的好壞。他分別設定好的產品跟有各種缺失的產品組成的資料集，讓AI學會去辨識 ...