Amazon Lookout for Vision
使用電腦視覺偵測產品瑕疵，以自動化品質檢查
優勢
建立機器學習 (ML) 模型
輕鬆建立機器學習 (ML) 模型，只需 30 張影像即可發現即時生產線中的異常狀況。
識別視覺異常
即時識別視覺異常狀況，以減少和預防瑕疵並改善生產品質。
降低營運成本
透過使用視覺檢查資料，發現潛在問題並採取糾正措施，防止計畫外停機並降低營運成本。
使用案例
偵測零件損壞
在製造和組裝過程中發現產品表面品質、顏色和形狀的損壞。
識別缺失的元件
根據物體的缺失、呈現狀態或放置來確定缺少什麼，例如印製電路板中缺少的電容器。
發現程序問題
偵測具有重複圖案的瑕疵，例如矽晶片上同一位置的重複劃痕。