我们都已了解了AI是适用于工业检测的，那到底适不适用于您的特定应用呢？

为了帮助您解疑，LMI专家可以对您的生产线进行AI全面评估。如果我们得出AI不适用，您也可以更深入地了解您的制造需求。

如果我们得出AI适用于您的生产线且您也乐意尝试，LMI 可以着手为您的工厂设计、部署和支持一套完整的 AI 检测系统。

那么如何实现？

步骤一. 测量和评估

我们首先进行初步咨询，以评估您的检测难题的范围，包括数据收集、标记、初始模型训练和可行性研究，以分析基于 AI 的检测是否能会为您的生产线提供最大利益。

收集原始数据

为创建基于AI的分类或异常模型检测，我们需要一个检测图或高度图的数据集用于生成专用于您应用的模型。

我们可以使用现有视觉系统中的数据，如果这是一个新应用，我们的AI专家将拜访您指定的工厂以收集样本图像数据，数据收集时间因应用而异。理想情况下，我们可以收集所有检测边缘的数据，以便我们构建最强大的检测模型。

注：所有收集的数据都保证100%保密和安全。 LMI仅将数据用于为您的检测应用创建正确的AI模型。

标记数据和预处理

标记需要为数据集中创建具有特定分类的每个图像或高度图之间关联。例如，如果系统需要识别缺陷坐标，可能需要对图进行分割。在其他场景下，例如抽检被测物时，标记可以嵌入到图像或高度图文件名中。

LMI公司的AI专家将利用所有这些场景，梳理从原有数据库中获取的或在您的工厂中收集的原始图像，进行分类、标记缺陷/目标对象，以及识别需要的元素用于移除背景和其他基本的图像操作。

开发AI模型流程 (设计，训练，验证)

现在我们有了一个带标记的数据集，我们可以开始训练不同的模型来帮助确定最适合您应用的模型。在某些情况下可能需要使用预处理来减小图像大小、位深度或任何有助于我们改善训练结果的操作。有些更高难度的应用场景需要组合深度学习模型并连接传统算法以执行测量或其他一些测量。

LMI 将为您的应用设计和配置最合适的AI模型流程，然后验证和测量AI模型流程性能，作为未来升级的基准。

生成可行性报告

现在我们已构建了AI流程并测试了它的性能，现基于数据回答：“AI是否适合我的应用？”

LMI 将对样品生产数据进行简短的测试，并提供一份报告，总结FactorySmart AI性能和对您应用的适用性。我们还提供现场演示解决方案，并给出将项目过渡到生产、内联部署的后续步骤，您可决定是否继续在您的工厂中部署 FactorySmart AI。

请继续关注我们接下来的文章，我们将讨论部署基于AI的检测系统相关的挑战以及 FactorySmart 如何助您取得成功。

同时，如果您感兴趣AI 如何助力您的检测应用，请填写以下表格，我们将安排一位专家与您联系！