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AI深度学习检测仪,T-MEGA
AI质量检查器是可快速而准确地检测出整个过程中出现的非典型和精细缺陷
AI质量检查器是可快速而准确地检测出整个过程中出现的非典型和精细缺陷
运用现有方法很难对不规则及非典型产品的合格率进行准确的视觉任务检查或肉眼检查。
此外,即使采用检测仪,如果检测仪不符合工程环境,仍需要投入必要的人力资本。
首要条件是需引进符合自身生产流程的检测仪,才可得到有效的结果。

(株)TWIM的AI检测仪器T-MEGA是专门为一次性解决上诉问题所研发的仪器 。
(株)TWIM所研究的检测仪具备高分辨率的光学装备及为工程环境所定制的检测系统,再兼备上由我司研发的AI视觉任务检查软件MOAI,可对在进库、出库、合并、组装、检查、包装、物流等整体工程过程中发生的细微缺陷进行快速且正确的质量检测。 此外,我司对从制造到出厂的全过程进行统一管理。

AI诊断试剂盒检测器(新冠,血液癌检测用)

摘要
COVID-19大幅促进了生物技术的发展。 特别是诊断试剂盒领域成为了主要的成长产业。 在诊断试剂盒的大量生产过程中不可忽视的一个环节就是产品达标检测。T-MEGA具备在生产流程中检测异物、划痕、污染、气泡等必要功能。 不再需要对各流程进行单独的管理,用T-MEGA体会从A-Z的综合管理,提高生产效率。
如果您需要更多信息或需要咨询,请与我们联系
(株)TWIM的位置和联系信息
  • 检测项目:生物科学
  • 检测对象:新冠病毒等各种试剂
  • 检测内容:异物、划痕、污染、气泡、对准检测等。
特点
  • 运用MOAI4.0深度学习检查系统
  • 可根据不同类别进行模型互换
  • 可根据客户需求进行检测(检测项目,检测标准,检测速度等)
  • 可通过视角对齐进行精密生产
  • 可分析各生产流程并进行自动化管理
检测结构
  • 从产品入库到移交、制作、检测、出库、包装的整体过程。
引入效果
  • 增加生产量
  • 通过视觉任务对齐技术提高产品质量(大幅减少不合格率)
  • 建立对入库、物流、制作、检测、出库、包装整体流程的自动化管理(只需设备操作人员)。
适用事例
  • A Bio社:新冠诊断试剂盒自动化生产线。
应用领域
  • 体液检查试剂盒
  • 血液癌诊断试剂盒
  • 制药现状检查及包装状态检查。
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