(株)TWIM的机器视觉解决方案，最大限度地发挥基于规则的视觉性能，确保产品的测量检测、外观检测Alignment的优化。
此外，我们将进一步根据工程环境进行光学设计，建议符合贵公司的系统效率性。
请引进已在众多业务领域和项目中完成性能验证的（株）TWIM的机器视觉解决方案。
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大数据
概要
在大数据软件库内，实时分析及保存制造工程内发生的大量典型及非典型数据，并确保其数据可直接在人工智能系统上使用。
特点
- 构建探测网络通信信息(数据包，系统对数等)异常状态系统
- 通过实时监测工程状态，及时感知工程技能指数变化后，对问题进行实时分析和预测。
- 通过对工程数据的多维分析，预先感知品质问题及改善不合格率，提高收益率及效率。
引入效果
- 制造生产过程中检测及控制的发展 : 积极运用传感器和以此为基础的数据收集及保管技术，可进行长期生产的数据视觉化和对细微流程的控制。
- 生产过程中分析和反馈的发展 : 通过改善生产流程中的数据分析和反馈，实现数据分析报告和工程师间的客观解释。
- 确保提高生产率和效率的新动力 : 大数据和AI作为四次产业革命的原动力，为提高制造业的生产率和工作效率提供新的动力。
- 制造业实现服务化 : 灵活运用客户需求与制造方信息，构建少量生产及多品种的生产体系。
适用实例
- 定义 : 通过分析显示器制造工程中的设备数据，以鉴别合格与不合格产品为目标的AI算法。
- 必要性 : 减少在制造工程中鉴别合格与否流程的资金投入。
-
效果 :
- 分析设备数据， 减少不必要的鉴别流程，缩减费用
- 通过深度学习模型，进行快速且准确的判断，增大生产量
SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique)
- · 抽取多数类，保留原有的少数样品并合成新的少数实例，以此解决不均衡问题。
- · 不再对同一样品进行重组，而是和已有的样品进行组合后形成新的样品，预防过度拟合。
合奏
- · 通过预测多种模型的结合，与分析单一模型相比，提高了预测值的可信度。
Confusion Matrix
- · 学习分类模型的目的是根据已有数据进行与意图相符的分类。
- · 对正确度、精准度、再现度等标准进行评价
- 定义 : 以设备感应器与工厂运营大数据为基础，学习并运用可预测产品生产主要指标的人工智能模型，对原材料进行推荐。
- 必要性 : 需要与人工智能技术相结合的产品生产在经济性、稳定性、环保性上的运用必要性。
-
效果 :
- 改善生产设备的运作效率，维持其稳定性并引导环保运作
- 提倡生产设备的弹性运营计划
- 克制现有以管理人员的主观经验与设备手动运营的操作方式，提倡客观数据和自动化设备运营
应用领域
- 通过分析显示器工程数据鉴别合格与否 : 显示器工程产业
- 通过日照量预测太阳光发电量 : 发电所或能源产业
- 通过分析培育环境预测产量 : 农业
- 推荐原材料 : 所有制造业