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Identifizieren Sie Produktfehler mit industrieller Bildverarbeitung
Veröffentlichungsdatum: 10. Oktober 2024 () Geschichte des Diagramms
Mit dieser Architektur können Sie Anomalien wie Gussfehler, Beschädigungen und Unregelmäßigkeiten in Bildern erkennen. X-ray Sie verwenden Amazon Lookout for Vision
Produktfehler: Diagramm der Computer-Vision-Architektur
Die folgenden Schritte beschreiben die Architektur:
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Nehmen Sie Bilder unter gleichbleibenden Bedingungen mit X-ray Maschinen, Kameras und anderen Geräten auf.
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Übertragen Sie Produktbilder auf Geräte AWS mit AWS Transfer Family oder AWS IoT Greengrass für Edge-Geräte. AWS DataSync
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Speichern Sie Produktbilder in Amazon S3, getrennt in Zug- und Testdatensätze.
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Verwenden Sie Amazon Lookout for Vision für den Trainingsdatensatz, um das Fehlererkennungsmodell zu kennzeichnen, zu trainieren, zu optimieren und bereitzustellen.
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Stellen Sie das Modell über Amazon API Gateway und Lambda zur Verfügung, sodass es von Administratoren und Datenwissenschaftlern verwaltet werden kann.
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Verwenden Sie Lambda, um das Modell für Laufzeitinferenzen zu starten. Verwenden Sie es AWS Step Functions zusammen mit Lambda, um einen serverlosen Workflow zu orchestrieren.
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Zur Erkennung von Batch-Anomalien senden Sie einen Batch-Job zur Berechnung an AWS Batch with. AWS Fargate
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Informieren Sie Benutzer über Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) auf Vertrauensstufe. Wenn der Mindestkonfidenzschwellenwert nicht erreicht wird, gibt der Benutzer Eingaben ein, um unentdeckte Daten zu kennzeichnen.
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Speichern Sie die Endergebnisse zur schnellen Visualisierung in Amazon S3. Schreiben Sie die Ergebnisse zurück in das Manufacturing Execution System (MES) in der Werkstatt.
Weitere Informationen
Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Ressourcen:
Geschichte des Diagramms
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| Änderung | Beschreibung | Datum |
|---|---|---|
Erste Veröffentlichung | Das Referenzarchitekturdiagramm wurde zuerst veröffentlicht. | 10. Oktober 2024 |
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