Bài viết
Guides
Cách hoạt động thực tế của phân tích đếm người và lượng người chiếm chỗ
Cách hoạt động của phân tích đếm người và lượng người chiếm chỗ: so sánh các phương pháp thị giác dựa trên WiFi, ToF, nhiệt và camera, các sản phẩm có sẵn và cách xây dựng.
Guides
Cách thêm phân tích AI vào camera an ninh hiện có
Ba phương pháp để bổ sung phân tích AI vào hệ thống camera hiện có: lớp phân tích, nâng cấp VMS và các model tự lưu trữ, cùng các ràng buộc quyết định.
Vision AI
Thị giác máy tính cho an toàn nơi làm việc và tuân thủ PPE
Cách thị giác máy tính phát hiện PPE, việc xâm nhập khu vực cấm và mật độ đám đông tại nơi làm việc, khi nào nên mua nền tảng an toàn và cách tự xây dựng hệ thống giám sát.
Vision AI
Kiểm tra chất lượng bằng robot: Tại sao độ phủ là phần khó nhất
Cách kiểm tra chất lượng bằng robot hoạt động: lập kế hoạch quét, hiệu chuẩn, đồng bộ hóa robot và thị giác, hợp nhất đa góc nhìn, bằng chứng độ phủ và hồ sơ chất lượng.
Vision AI
Cách thị giác máy tính hướng dẫn AMR, AGV và xe nâng tự hành
Những gì thị giác máy tính đóng góp cho điều hướng AMR, AGV và xe nâng tự hành, cách camera, lidar và cảm biến chiều sâu bổ sung cho nhau, và vị trí của an toàn.
Guides
Robot dẫn dắt bằng thị giác cho lắp ráp và gắp-và-đặt
Cách hoạt động của hệ thống gắp-và-đặt được dẫn dắt bởi thị giác trên các mặt cảm nhận, nhận thức, hiệu chuẩn, lập kế hoạch gắp, chuyển động và phục hồi, kèm theo hướng dẫn quyết định 2D so với 3D.
Vision AI
Xác minh lắp ráp và chống lỗi với thị giác máy tính
Cách thị giác máy tính xác minh tính đầy đủ, chính xác và trình tự của việc lắp ráp: thiết kế trạm chụp ảnh, lựa chọn tác vụ model, tích hợp PLC và xác thực.
Vision AI
Phát hiện lỗi tự động trong sản xuất: So sánh các nền tảng
So sánh các nền tảng phát hiện lỗi tự động: Cognex, Instrumental, Keyence, Landing AI, Overview và Ultralytics, cùng với cách ghép nối tác vụ của model với lỗi.
Guides
Các giải pháp thay thế Scale AI cho việc gán nhãn dữ liệu
Các giải pháp thay thế cho Scale AI để gán nhãn dữ liệu thị giác: iMerit, SuperAnnotate và Ultralytics Platform, được so sánh về chi phí, khả năng kiểm soát, thời gian tăng tốc và xử lý dữ liệu.
Guides
Suy luận thị giác máy tính ở quy mô lớn: So sánh bảy nền tảng
So sánh bảy nền tảng suy luận thị giác máy tính: Azure ML, KServe, NVIDIA Triton, Roboflow, SageMaker AI, Ultralytics và Vertex AI, dựa trên độ trễ và khả năng mở rộng.
Guides
Chú thích thuê ngoài so với nội bộ: Những đánh đổi thực tế
So sánh việc chú thích thị giác máy tính thuê ngoài và nội bộ về chi phí trên mỗi nhãn sử dụng được, thời gian tăng tốc, chất lượng, bảo mật và mô hình lai mà hầu hết các đội ngũ đều hướng tới.
Guides
Mở rộng quy mô thị giác máy tính từ thử nghiệm lên sản xuất
Sáu cổng giai đoạn để đưa thị giác máy tính từ thử nghiệm lên sản xuất, bao gồm ma trận phạm vi, xác thực quy trình làm việc, vận hành model và mức độ sẵn sàng của địa điểm.