开发图像处理软件

图像处理软件不仅用于自动化检测，也是稳定现场质量、减少判断偏差、减轻工人负担的重要基础。在Katotech，我们精心组织检查流程和判断条件，并提出可在实际情况下使用的图像处理系统。

最近，除了传统的基于规则的处理之外，人们对结合人工智能和深度学习的检查、字符识别、分类和异常检测也越来越感兴趣。然而，这不仅仅是用人工智能取代一切的问题；而是用人工智能取代一切的问题。选择一种兼顾稳定性、易于解释性和运营成本的方法非常重要。在 Katotech，我们重视在必要领域使用适当技术的想法。

检查过程问题可以仅通过摄像机和照明来解决，或者可能需要夹具、运输、PLC 协调、历史管理，甚至操作屏幕。在 Katotech，我们通过着眼于适合现场操作的整体情况来进行系统化，而不是专注于单个软件。

从PoC到量产的流程介绍

首先，检查目标工件、检查目的、所需精度、节拍时间和现场条件，并决定哪种方法是现实的。然后，通过原型评估和PoC，充实图像采集条件、判断逻辑、必要的UI和设备协调方法。为了创建一个可以长期使用的系统，不仅要关注初始阶段的精度，而且还要创建一个能够承受运行的设计。

Katotech 不仅开发软件，我们还负责安装后的微调和检查条件检查。由于生产现场的产品和条件会发生变化，因此创建即使引入后也易于改进的配置将会产生效果。

基于最新趋势的提案

近年来，虽然人们对生成式人工智能和深度学习抱有很高的期望，但该领域的可重复性、可解释性和维护成本也受到关注。 Katotech提出了对该领域合理的平衡，例如对传统图像处理可以充分覆盖的区域保持简单的配置，并使用AI来辅助困难的判断。

除了简单地在屏幕上显示检查结果外，我们还注重日志积累、图像存储、与上位系统的联动以及质量改进分析的设计。因此，引入的效果不仅限于检查过程的自动化，还包括持续的质量改进。