普通纸厂每天会收到数百卡车的硬木和松木原木，制成胶合板，木材和定向刨花板（OSB），专门用于家庭装修零售商和房屋建筑商。凭借数十年的经验，这些工厂几乎完善了这一过程。
但是有一个领域的变量在不断变化：卡车装载的原木。数量和品种既造成质量控制问题，又带来增加产量的机会。
问题状态现状：手动检测
当前对传入负载的检测过程既耗时又容易出错。单个工厂每天可接收75到500卡车的原木，并且定标器执行一系列定性和定量检测，这对于工厂的总产量至关重要。洁牙机将记录空卡车的出站重量以确定支出。
问题在于，无论天气条件或工作量如何，在每种负载下都能获得全方面、准确的定性和定量结果。毕竟，洁牙机和驱动程序是人的，并遭受人为挑战的困扰-它们不一致，它们以不同的速度和不同的技能水平运行。
工厂目前依靠人工检测。盈泰德科技引入了一致且有效的缩放过程。
问题的代价
木材采购经理每天购买多达700卡车的原木。他们亲眼目睹了现状的问题。这些包括：
1、质量不一致和不准确。
分类不正确会导致工厂为有缺陷的木材支付高价，这也对工厂的产量产生不利影响。同时，钢厂希望准确地支付原木价格，而不是短缺供应商。
2、潜在的欺诈行为。
减少人机交互还减少了创建欺诈性交易或手动操作数据的机会。
3、时间浪费了。
由于需要一两个人进行人工检测，卡车司机要花费大量时间排队等待洁牙机完成扣减工作。接受低等级木材可能会迫使工厂暂停生产以清除任何堵塞的机器。
为了克服这些缺点，木材采购经理考虑了一些选择，例如LiDAR和Gamma辐射货物扫描系统。这两种选择都无法像人类洁牙机一样始终如一地正确识别所有定性和定量检测。许多工厂已经部署了由盈泰德科技支持的计算机视觉（CV）解决方案。该解决方案充当“虚拟缩放器”，通过AI快速，可靠地执行适当的检测。
盈泰德科技的解决方案：训练AI的AI。
盈泰德科技的关键知识产权是像虚拟数据科学家一样工作的AI。该模型会自动调整数千个参数，以提高准确性。此方法的基础是称为“超参数优化”或HPO的技术。这是“训练AI的AI”。
盈泰德科技使造纸厂，锯木厂和胶合板厂的卡车装载检测的自动化变得容易。
通过自动化数据科学家通常会做出的决策，盈泰德科技可以节省数月的设置时间，并节省成本的AI解决方案实施费用。
借助这种洞察力，盈泰德科技对其系统进行了调整，以自动化木材和造纸工业的定性和定量检测步骤。连接您现有的计算机视觉摄像头，然后在工作中获得盈泰德科技的AI学习，从而减少停机时间并减少误扣。
初步培训：缩放器标记100张图像。75个被发送到培训，25个被发送到验证。
反馈：基于训练图像，盈泰德科技的模型进行预测。定标器检测每个图像，然后验证或校正模型。
完全自动化：只需几千个新图像，盈泰德科技的模型就可以独立运行。
它很灵活，并且可以进行审查。木材采购经理可以将盈泰德科技的视觉数据资产用作记录系统：图像时间戳，关联的摄像机，缩放器ID和反馈历史记录。
造纸厂现在有机会进行人工检测以换取AI驱动的质量控制。有了AI，工厂每天的产量就会提高。
盈泰德科技在机器视觉检测方面有多年的生产制造经验，如果您在工业视觉检测系统及设备方面有兴趣，可以直接来问我们。
