Das Tool bietet einzigartige Vorteile in industriellen Prüfszenarien, da es in der Lage ist, komplexe Situationen zu bewältigen, die für herkömmliche Algorithmen nur schwer zu bewältigen sind. Typische Anwendungen sind die Erkennung winziger Defekte (z. B. 0,1 mm große Kratzer), die Unterscheidung ähnlicher Teile (z. B. verschiedene Schraubenmodelle) und die Erkennung halbtransparenter Materialien (z. B. Luftblasen in Glasbehältern). Der Grund dafür ist, dass der auf semantischem Verständnis basierende Ansatz sich nicht auf vordefinierte Merkmale stützt, sondern auf der Grundlage des Verständnisses der funktionalen Definition des Objekts eine Beurteilung vornimmt.
Im Fall der Automobilherstellung braucht der Benutzer nur die Aufforderung "Erkenne falsch montierten Kabelbaum" einzugeben, und das System kann den Problempunkt mit einer Genauigkeit von mehr als 901TP3 T autonom lokalisieren. Diese Fähigkeit ergibt sich aus der spezialisierten Optimierung des Modells für industrielle Szenarien: Branchenwissen, einschließlich Fertigungsstandards, Sicherheitsnormen usw., wird während der Pre-Trainingsphase absorbiert; und der Denkprozess wird mit dem gesunden Menschenverstand kombiniert (z. B. wo Teile montiert werden sollten).
Landing AI hebt hervor, dass das Tool die Hinzufügung eines Wörterbuchs mit Fachbegriffen unterstützt, das es den Nutzern ermöglicht, die Inspektionsgenauigkeit weiter zu verbessern, indem sie Fachbegriffe wie "Fusionslinie" oder "Fretting" definieren. Diese Anpassungsfähigkeit macht das Tool ideal für die Aufrüstung der intelligenten Fertigung. Es wurde bereits erfolgreich in Szenarien wie Elektronikmontagelinien und Lebensmittelverpackungsinspektion eingesetzt.
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