تقنية كي يقود الابتكار، بناءً على وحدتين من التعلم العميق، الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، بالإضافة إلى الخبرة العملية، لتطوير التكنولوجيا الأساسية بشكل مستقل فحص الرؤية الصناعية عصر الذكاء الاصطناعي 2.0 - "نموذج جيد للتدريب على المنتج". وهي مقسمة إلى فحص الشذوذ وفحص العيوب الشاذة، والتي يمكنها التعامل بكفاءة مع المشكلات مثل عينات العيوب الصغيرة، ودورة بناء النموذج الطويلة، وانخفاض كفاءة تغيير المنتج، وعملية وضع العلامات المعقدة.
تتمثل المزايا الأساسية للتدريب الجيد على المنتج في أن العيوب الرئيسية لا تتطلب وضع العلامات، ويمكن تغيير نموذج المنتج بسرعة، ووقت تدريب العينة سريع، ويمكن اكتشاف العيوب غير المعروفة، ووقت جمع عينات العيوب قصير، ولا يتم تفويت العيوب الخطيرة. يحتاج نموذج الكشف عن الشذوذ فقط إلى استخدام صور ذات جودة عالية لإجراء الكشف عن مستوى البكسل وتصنيف الصورة بالكامل للعيوب المعروفة وغير المعروفة، مما يحقق التحقق السريع عبر الإنترنت.
تم تصميم نموذج الكشف عن العيوب الشاذة لمعالجة سيناريوهات العيوب الصغيرة عن طريق إضافة بيانات توضيحية لزيادة تحسين نموذج الكشف وتعزيز مرونة الكشف بشكل فعال.
إن الجمع بين نموذج فحص المنتج الجيد ونماذج العيوب الموجودة ونماذج التصنيف ونماذج التجزئة ونماذج الكشف عن الأشياء يعمل بشكل كبير على تحسين أداء الكشف وقدرات التعرف الشامل. بغض النظر عن حجم الخلل، سواء كان معروفًا أو غير معروف، فإنه يمكنه تحقيق تحديد سريع ودقيق، وتقليل معدل الاكتشاف المفقود، وتوفير ضمانات قوية للتشغيل المستقر لخط الإنتاج وجودة المنتج. يمكن أن يسهل نموذج التدريب ثنائي الاتجاه الذي تمت ترقيته بشكل أفضل فحص الرؤية الصناعية وتوفير كفاءة كشف أعلى.