A ferramenta demonstra vantagens exclusivas em cenários de inspeção industrial, sendo capaz de lidar com situações complexas que são difíceis para os algoritmos tradicionais. As aplicações típicas incluem a identificação de defeitos minúsculos (por exemplo, arranhões de 0,1 mm), a distinção de peças semelhantes (por exemplo, modelos diferentes de parafusos) e a detecção de materiais semitransparentes (por exemplo, bolhas de ar em recipientes de vidro). Isso ocorre porque sua abordagem baseada na compreensão semântica não depende de recursos predefinidos, mas faz julgamentos compreendendo a definição funcional do objeto.
No caso da fabricação de automóveis, o usuário só precisa solicitar "detectar chicote de fiação mal montado", e o sistema pode localizar autonomamente o ponto problemático com uma taxa de precisão de mais de 901TP3 T. Esse recurso vem da otimização especializada do modelo para cenários industriais: o conhecimento do setor, incluindo padrões de fabricação, normas de segurança etc., é absorvido durante a fase de pré-treinamento; e o processo de raciocínio será O processo de raciocínio será combinado com julgamentos físicos de senso comum (por exemplo, onde as peças devem ser montadas).
A Landing AI destaca que a ferramenta suporta a adição de um dicionário de termos de domínio, o que permite que os usuários melhorem ainda mais a precisão da inspeção definindo termos especializados, como "linha de fusão", "fretting". Essa adaptabilidade de domínio a torna ideal para atualizações de manufatura inteligente, e já foi usada com sucesso em cenários como linhas de montagem de eletrônicos e inspeção de embalagens de alimentos.
Essa resposta foi extraída do artigoAgentic Object Detection: uma ferramenta para detecção de objetos visuais sem anotação e treinamentoO
