विज़ुअल दोष पहचान
सतही दरारें, छिद्र, खरोंच और आयामी त्रुटियाँ। PCB, स्टैम्प्ड घटकों, मोल्डेड पुर्ज़ों और फार्मा पैकेजिंग पर सिद्ध।
मॉड्यूल 15 · गुणवत्ता
क्या आप वीडियो क्लाउड पर भेजे बिना, लाइन गति पर हर विज़ुअल दोष पकड़ सकते हैं?
पूरी तरह एज डिवाइस पर चलने वाला AI-संचालित विज़ुअल निरीक्षण — कोई स्ट्रीमिंग नहीं, कोई लेटेंसी नहीं। लाइन गति पर दोष, विसंगतियाँ, अनुपस्थित घटक और बहुत कुछ पहचानें। मॉडल एज हार्डवेयर पर चलते हैं और निर्णयों को ऑन-प्रेम या क्लाउड पर Zometric Core के साथ सिंक करते हैं; केवल निर्णय डिवाइस से बाहर जाता है, वीडियो कभी नहीं।
यह क्या करता है
विज़न AI एज मॉडल — आपको वास्तव में क्या मिलता है।
छह क्षमताएँ, प्रत्येक उस निर्णय से जुड़ी है जो आपकी टीम पहले से ही लेने का प्रयास कर रही है।
घटक सत्यापन
असेंबली पर अनुपस्थित, गलत या असंरेखित घटक। सोल्डर जॉइंट, फास्टनर, लेबल स्थान और भराव स्तर — आगे बढ़ने से पहले पकड़े गए।
लाइन-गति इन्फ़रेंस
पूर्ण उत्पादन गति पर रीयल-टाइम पहचान, थ्रूपुट से समझौता किए बिना। उच्च-गति स्वचालित लाइनों के लिए डिज़ाइन।
100% ऑन-एज AI
पूरी तरह एज हार्डवेयर पर चलता है। कोई वीडियो या ऑडियो स्ट्रीम नहीं, कम लेटेंसी। निर्णय ऑन-प्रेम या क्लाउड पर Zometric Core के साथ सिंक — केवल निर्णय डिवाइस से बाहर जाता है।
OCR और कोड पठन
पार्ट नंबर, लॉट कोड, तिथि कोड और बारकोड — सीधे लाइन से पढ़े गए। स्कैनर या मैनुअल प्रविष्टि के बिना ट्रेसबिलिटी कैप्चर स्वचालित करें।
विसंगति पहचान
एक अनसुपरवाइज़्ड मॉडल बेसलाइन से विचलन को चिह्नित करता है — लेबल किए गए दोष नमूनों की आवश्यकता नहीं। कम-दोष-दर और उच्च-विविधता प्रक्रियाओं के लिए आदर्श।
पूर्व-प्रशिक्षित और कस्टम मॉडल
बढ़ती मॉडल लाइब्रेरी से तैनात करें या अपनी छवियों पर प्रशिक्षित करें। प्रदर्शित: PCB, ज्वाला रंग, अनुपस्थित घटक, द्रव स्तर और लेबल सत्यापन।
छँटाई और गलत वर्गीकरण
गलत वैरिएंट, मिश्रित-पुर्ज़ा ट्रे, गलत अभिविन्यास और गलत-लेबल वस्तुएँ — डिस्पैच या अगली क्रिया से पहले पहचानी और चिह्नित।
व्यक्ति पहचान
डिवाइस पर श्रमिकों को पंजीकृत और पहचानें। फ़ायर-ड्रिल उपस्थिति स्वचालित करें, PPE गैर-अनुपालन पहचानें और स्किल-मैट्रिक्स आधारित मशीन प्राधिकरण लागू करें — केवल प्रमाणित ऑपरेटर प्रमाणित स्टेशनों पर।
प्लेटफ़ॉर्म एकीकरण
इन-प्रोसेस क्वालिटी, निरीक्षण और निरंतर सुधार मॉड्यूल को पूर्ण दोष ट्रेसबिलिटी के साथ फ़ीड करता है। ऑटोमोटिव, इलेक्ट्रॉनिक्स, फार्मा, रसायन और खाद्य व पेय।
साथ में बेहतर
ऐसे मॉड्यूल जो इसके साथ काम करते हैं।
Zometric के मॉड्यूल एक ही डेटा रीढ़ साझा करते हैं — इनमें से अधिक को अपनाने से सिग्नल-टू-नॉइज़ का लाभ कई गुना बढ़ जाता है।
मॉड्यूल 05
निरीक्षण
सांख्यिकीय रूप से वैध लॉट स्वीकृति, जो कागज़ और Excel निरीक्षण की जगह लेती है।
मॉड्यूल 02
In-Process Quality और SPC
प्रक्रिया विचलनों को दोष बनने से पहले पकड़ें।
मॉड्यूल 09
Zometric Edge
किसी भी मशीन, PLC, सेंसर या डेटाबेस को प्लेटफ़ॉर्म से जोड़ें।
मॉड्यूल 06
निरंतर सुधार
विचार से वित्तीय प्रभाव तक: एक संरचित निरंतर-सुधार पाइपलाइन।
विज़न AI एज को अपनी लाइन पर चलते हुए देखें।
30 मिनट की डिस्कवरी कॉल। वास्तविक फ़ैक्टरी डेटा पर 2–3 सप्ताह का पायलट। फिर अपनी गति से विस्तार करें।