工业自动化
智能工厂，智能未来
工业4.0(第四次工业革命)指的是将制造业转变为完全数字化和互联的环境。这一转型包括整合新兴技术,如物联网(IoT)、跨越各个层面从边缘设备到云端的计算,以及将基于人工智能的分析无缝集成到其运营的各个方面。智能工厂配备了先进的传感器、嵌入式软件和协作机器人。
我们在设施监控和库存移动解决方案中利用相机和传感器的融合技术,包括语音识别、人脸识别、物体/部件识别、碰撞避免、轨迹规划和路径规划等,使机器人能够在工业和零售环境中执行各种任务,包括工厂、仓库、超市和商场。
传感器专业知识
我们是传感器顺畅集成到不同应用中的专家，提高了数据处理的效率。我们的熟练技能增强了数据收集、分析和决策制定。我们的感知算法系列涵盖了多种应用，包括多目标跟踪、传感器融合、雷达测距等，满足各种使用场景。MulticoreWare在以下领域的传感器相关专业知识表现出色：
控制与数据
- 传感器
- 执行器
- 传感器融合
- 设备驱动程序
分析与开发
- 算法
- 深度学习
- 机器学习
- 大数据分析
优化
- 剪枝
- 量化
- 移植
- 矢量化
可视化
- 图形
- 3D虚拟环境
我们的服务
MulticoreWare致力于实施工业4.0的原则和实践，将数字技术、自动化、数据分析和物联网集成到工业流程中，推动智能工厂的发展。这种方法增强了运营效率、灵活性和生产力，同时促进了基于数据的决策制定和预测性维护，以优化制造运营并推动创新。
质量控制和检验:
利用实时监测、传感器和预测算法来确保符合标准，积极开展质量控制，并减少错误。
预测性维护:
利用物联网、机器学习和预测性分析来预测设备故障，优化维护，提高运行效率。
安全与危险检测:
自动响应不安全情况，减轻风险，并通过早期检测确保工人的安全。
供应链优化:
利用物联网、人工智能和自主机器人来提高供应链效率，实现实时监控、需求预测、库存管理和物流优化。
工业4.0应用案例:
齿轮中的气泡缺陷检测:
任务是找到齿轮中的气泡。在制造过程中，识别并标记齿轮部件内的气泡作为缺陷是关键的质量控制过程。利用先进的成像技术，我们可以专门针对与气泡相关的异常进行目标检测。
铣削数据集的分类:
这涉及将数据根据特定标准或属性组织成不同的类别。这一过程对于制造业中的各种应用非常重要，如质量控制、工艺优化和预测性维护。
图像增强:
这是一种查找细节和异常的重要技术，使用超分辨率进行处理。
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