CorteX Central

无需AI经验,即可利用CorteX Central AI训练系统更快地构建更出色的检测模型

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中央平台训练AI模型

在不中断生产的情况下训练和优化模型

利用CorteX Central的可扩展架构在全球生产线上部署AI模型

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不良品:划痕

采用小样本量进行快速的AI模型训练

使用直观的拖放界面开发AI模型

仅需5张图像即可训练AI模型

适应质量标准,提升直通率

立即调整6个可调节阈值属性以适应质量标准

在将AI模型部署到生产之前,可视化对生产良率的影响

使用LIMIT(不同于合格或不合格的二元推理决策)根据特定阈值将部件排除,以进行进一步验证

不仅是缺陷检测,我们还提供一站式检测服务,包括:

我们的优势

愿景

其他AI/深度学习

UnitX CorteX

专注投入
传统方法需工程师为每种缺陷和部件类型开发复杂定制规则
训练需要上百张图像
直观训练界面,仅需5张图像即可训练;无需AI经验。快速适应新产品和缺陷类型
精准检测
仅对定义明确且环境一致的缺陷和部件准确,可能导致漏检或过检
对部件位置和方向的变化适应性差,有时需要额外的定位工具
对形状、大小、位置和呈现方式复杂多变的缺陷均能准确检测,自动校正位置变化
产出优化
需要手动调整质量标准,且标准对良率的影响不明确,可能导致过检
需要手动调整质量标准,且标准对良率的影响不明确,可能导致过检
轻松调整多个属性下针对每种缺陷的特定质量标准。在生产前可视化对良率的影响
See how CorteX works as part of the greater UnitX solution
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专注投入
Traditional Lighting

Limited lighting configuration self-service makes it difficult to adapt.

传统方法需工程师为每种缺陷和部件类型开发复杂定制规则
O其他AI/深度学习

Limited lighting configuration self-service makes it difficult to adapt.

训练需要上百张图像
UnitX CorteX

Limited lighting configuration self-service makes it difficult to adapt.

直观训练界面,仅需5张图像即可训练;无需AI经验。快速适应新产品和缺陷类型
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精准检测
传统打光

Limited lighting configuration self-service makes it difficult to adapt.

仅对定义明确且环境一致的缺陷和部件准确,可能导致漏检或过检
其他AI/深度学习

Limited lighting configuration self-service makes it difficult to adapt.

对部件位置和方向的变化适应性差,有时需要额外的定位工具
UnitX CorteX

Limited lighting configuration self-service makes it difficult to adapt.

对形状、大小、位置和呈现方式复杂多变的缺陷均能准确检测,自动校正位置变化
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产出优化
传统打光

Limited lighting configuration self-service makes it difficult to adapt.

需要手动调整质量标准,且标准对良率的影响不明确,可能导致过检
其他AI/深度学习

Limited lighting configuration self-service makes it difficult to adapt.

需要手动调整质量标准,且标准对良率的影响不明确,可能导致过检
UnitX CorteX

Limited lighting configuration self-service makes it difficult to adapt.

轻松调整多个属性下针对每种缺陷的特定质量标准。在生产前可视化对良率的影响

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Jessica Clark
Operations Director

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