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(1)印刷機臺專(zhuān)家系統

  

       通過(guò)大數據分析和數據挖掘技術(shù),分析對人機料法環(huán)等生產(chǎn)要素和產(chǎn)品質(zhì)量之間的關(guān)系,形成對產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量狀態(tài)的預估,從而達到最優(yōu)最穩定的生產(chǎn)狀態(tài),提高生產(chǎn)效率的目標。



(2)質(zhì)量閉環(huán)控制系統

  質(zhì)量閉環(huán)控制系統利用AI能夠快速分析和處理大量數據,包括原材料、生產(chǎn)環(huán)境、產(chǎn)品檢驗等各方面數據,通過(guò)訓練機器學(xué)習模型可以獲得對生產(chǎn)流程更精確和準確的預測,從而優(yōu)化整個(gè)生產(chǎn)流程,實(shí)現實(shí)時(shí)監測和分析。達到降低生產(chǎn)成本、加快生產(chǎn)周期、提高生產(chǎn)效益的目標。




(3)深度學(xué)習缺陷分類(lèi)分級系統

隨著(zhù)深度學(xué)習算法的不斷發(fā)展,其在印刷缺陷分類(lèi)和分級項目中的應用已經(jīng)取得了顯著(zhù)的成果。深度學(xué)習算法在通用測試集上的分類(lèi)效果明顯優(yōu)于傳統算法,這為印刷缺陷檢測提供了新的解決方案。因此,將深度學(xué)習算法應用到印刷缺陷的分類(lèi)、分級項目上,有助于提高印刷品的質(zhì)量和生產(chǎn)效率,同時(shí)也為企業(yè)降低生產(chǎn)成本和提高市場(chǎng)競爭力。未來(lái)隨著(zhù)深度學(xué)習算法的不斷改進(jìn)和發(fā)展,其在印刷缺陷檢測領(lǐng)域的應用將更加廣泛和深入。