- AWS 解决方案库›
- 在 AWS 上使用 Tulip Vision 获得计算机视觉质量洞察指南
在 AWS 上使用 Tulip Vision 获得计算机视觉质量洞察指南
概览
本指南展示了如何使用 Tulip Vision 在制造运营中实施全面的质量控制流程，而无需专业的编码知识。它展示了 Tulip Vision 如何与 AWS 服务集成，以实现自动化视觉检查和质量控制流程。通过直观的界面，您可以构建功能强大的应用程序，为操作员提供指导、执行测量并推动制造运营中的质量改进。
优势
部署无代码计算机视觉功能，使操作员能够实时识别产品缺陷。利用边缘计算和基于云的机器学习来提高产品质量，同时减少人工检查时间。
实施隔离的多租户架构，安全地管理各设施的质量数据。维护数据隐私，同时通过专用的存储和访问控制实现企业范围内的质量洞察。
通过预建设备集成，将质量检测数据与生产系统连接起来。通过在统一平台中将质量指标与运营数据关联起来，推动持续改进。
工作原理
These technical details feature an architecture diagram to illustrate how to effectively use this solution. The architecture diagram shows the key components and their interactions, providing an overview of the architecture's structure and functionality step-by-step.
免责声明
示例代码；软件库；命令行工具；概念验证；模板；或其他相关技术（包括由我方人员提供的任何前述项）作为 AWS 内容按照《AWS 客户协议》或您与 AWS 之间的相关书面协议（以适用者为准）向您提供。您不应将这些 AWS 内容用在您的生产账户中，或用于生产或其他关键数据。您负责根据特定质量控制规程和标准测试、保护和优化 AWS 内容，例如示例代码，以使其适合生产级应用。部署 AWS 内容可能会因创建或使用 AWS 可收费资源（例如，运行 Amazon EC2 实例或使用 Amazon S3 存储）而产生 AWS 费用。
本指南中提及第三方服务或组织并不意味着 Amazon 或 AWS 与第三方之间存在认可、赞助或从属关系。AWS 的指南是一个技术起点，您可以在部署架构时自定义与第三方服务的集成。
找到今天要查找的内容了吗？
请提供您的意见，以便我们改进网页内容的质量。