The KITT4SME Webinar “AI applied to quality control of fasteners – the Dimac experience, state of the art and perspectives for the future” took place on Monday, December 11th, with the participation of 62 attendees.
Embora a IA seja excelente na seleção de defeitos de superfície não detectáveis por métodos tradicionais, sua implementação apresenta desafios como confiabilidade, desempenho, produtividade e flexibilidade. A solução desses desafios inclui o gerenciamento do treinamento de redes neurais sem amostras adequadas, o que afeta as taxas de rejeição falsa e as taxas de seleção.
This webinar delved into the efficient application of artificial intelligence (AI) tools in sorting machines for quality control of fasteners and small parts in large-series production.
O piloto do KITT4SME Dimac e R2M foi apresentado e se concentrou em testar a realidade aumentada como ferramenta para expandir o banco de dados de imagens de detetives para treinamento de IA
The result broadened AI’s scope to previously deemed impossible contexts, approaching the performance of traditional computer vision algorithms. During the webinar both the end user adoption perspective and the technology provider deployment of this AI solution were presented.
Thank you for participating in the KITT4SME webinar “AI applied to quality control of fasteners – the Dimac experience, state of the art and perspectives for the future”.
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