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LMI Technologies (以下簡稱LMI)發(fā)布 GoPxL Anomaly Detector。Anomaly Detector 運用 GoPxL 傳統(tǒng)工具和基于 AI 的工具，為具有挑戰(zhàn)性的應用提供強大的 3D 缺陷檢測，適用于汽車、食品、建筑材料、輪胎以及多行業(yè)應用。

用戶能夠在GoMax或PC上訓練和部署強大的3D缺陷檢測解決方案，無需依賴額外的云服務或硬件投入，可以進行初始和后續(xù)模型訓練。

Anomaly Detector可運用于所有Gocator 線激光、結構光和線共焦傳感器，您可從 LMI 網站免費下載該固件，需要購買LMI授權加密狗才能在實時系統(tǒng)上運行Anomaly Detector。用戶也可用Replay模式仿真運行進行評估，該模式無需購買加密狗。

Anomaly Detector 應用場景

1、部件檢測

查找具有復雜幾何形狀的機加工或鑄造零件上的缺陷和不規(guī)則，訓練 AI 模型，直接在生產線上識別零件是否通過。無需使用云連接、CAD文件或傳統(tǒng)工具通常所需的復雜閾值。

2、表面檢測

檢測木材和建筑材料的缺陷和不規(guī)則，使用點云邊緣和特征工具來進行掩模板材，然后使用 Anomaly Detection 在亮度圖上進行缺陷鎖定。

Anomaly Detector 主要特點

基于2D亮度或3D高度圖數據進行訓練

基于亮度和點云數據并在訓練時選擇最佳選項。使用 3D 可視化工具查看復雜部件，提高標注準確性。

無需許可即可使用預覽功能

在 Replay 模式下評估異常檢測，無需加密狗即可進行訓練和推理。

生成合成數據和增強數據

通過集成生成合成缺陷和增強幀，減少訓練所需的圖像數量，從而提高模型性能。

直接在GoMax或者PC上存儲新的生產數據

將生產數據直接存儲到項目存檔中，用于快速訓練新模型并提高應用性能。

Anomaly Detector 強大之處

1、檢測不同形狀和大小的特征

使用Anomaly Detector，用戶無需管理檢測閾值。訓練依賴于提供 OK 和 NG 零件的數據集，并創(chuàng)建特定于數據集中零件的檢測模型。

2、高度集成 AI 建模工作流程

在 GoPxL 工具內部直接管理模型訓練和相關數據集，與單獨使用的應用程序訓練模型相比，移動文件和數據集花費更少的時間。

3、產線上部署訓練

若在GoMax上訓練數據，可以避免將數據移動到云端或本地 PC 而帶來的相關時間、成本或數據安全問題。訓練和交互使用相同的許可，允許在生產中更新模型，無需額外的開發(fā)許可證。

4、使用預測來標記新的生產數據

初始訓練后，依靠輔助標記使迭代變得快速、輕松。

5、測量異常并定義閾值

點云異常被傳遞到后續(xù)工具進行測量和計量。用戶可以傳輸特定大小或形狀的異常值，具體取決于最終用戶認可接受的結果。

6、使用腳本和 Python GDK 

     添加自定義功能

使用基于 Python 的腳本工具添加自定義邏輯或從本地文件檢索測量閾值。高級用戶可以利用 Python GDK 使用開源和專有工具訓練模型，以便進行后續(xù)部署。

LMI 首席執(zhí)行官  

Mark Radford

“Anomaly Detector 是 GoPxL Pro Tools 系列首個工具，可支持 GoPxL IIOT 軟件平臺中的高級工具，為客戶提供強大且專用的 AI 賦能缺陷檢測解決方案，能夠在生產線上進行訓練、部署和維護，致力于解決具有挑戰(zhàn)性的檢測應用?！?/p>

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請聯系：mkt_china@lmi3d.com

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關于 LMI Technologies

LMI Technologies作為3D掃描和在線檢測技術全球引領者，總部位于加拿大，隸屬于荷蘭TKH Vision集團，專注3D掃描和檢測四十多年。公司Gocator? 3D線激光、快照和線共焦傳感器幫助客戶提高生產效率和生產質量，始終致力于為不同行業(yè)用戶提供快速、準確且可信賴的3D視覺產品。

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