Integration af avanceret maskinlæring
Det er en stor udvikling inden for automatiseret inspektionsteknologi. Systemet anvender avancerede neurale netværk, der løbende lærer af inspektionsdata, hvilket forbedrer detektionsnøjagtigheden over tid. Denne evne til at lære sig selv gør det muligt for systemet at identificere subtile defektmønstre, som kan undgås ved traditionelle inspektionsmetoder. AI-motoren behandler store mængder visuelle data i realtid, og træffer beslutninger i et splittelse af et sekund, samtidig med at der opretholdes et konsekvent nøjagtighedsniveau. Systemet kan trænes på specifikke defekttyper, så det hurtigt kan tilpasse sig nye produkter eller kvalitetsstandarder. Denne tilpasningsevne sikrer, at systemet forbliver effektivt, når fremstillingsprocesserne udvikler sig eller nye kvalitetskrav opstår.