Identifique defeitos do produto usando a visão computacional industrial

Capture imagens sob condições consistentes com X-ray máquinas, câmeras e outros dispositivos.

Transfira imagens do produto para dispositivos AWS com AWS Transfer Family AWS DataSync, ou AWS IoT Greengrass para dispositivos de ponta.

Armazene imagens de produtos no Amazon S3 separadas em conjuntos de dados de treinamento e teste.

Use o Amazon Lookout for Vision no conjunto de dados de treinamento para rotular, treinar, ajustar e implantar o modelo de detecção de defeitos.

Exponha o modelo por meio do Amazon API Gateway e do Lambda para que administradores e cientistas de dados gerenciem.

Para inferência de tempo de execução, use o Lambda para iniciar o modelo. Use AWS Step Functions com o Lambda para orquestrar um fluxo de trabalho sem servidor.

Para detecção de anomalias em lote, envie um trabalho em lote para AWS Batch with AWS Fargate para computação.

Notifique os usuários em nível de confiança por meio do Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS). Se o limite mínimo de confiança não for atingido, o usuário fornecerá informações para rotular dados não detectados.

Armazene os resultados finais no Amazon S3 para visualização rápida. Grave os resultados de volta para o sistema de execução de manufatura (MES) no chão de fábrica.