人工智能图像处理的最新进展

人工智能早已应用于我们自主开发的图像处理中，用以清晰地区分真正的错误和无碍的结构，从而将质量检测期间的错误剔除率降至最低。 它可直接集成到简洁的HEUFT reflexx ^A.I.照相机中，并确保充分的检测精度。

在图像评估过程中，智能的物体检测取代了简单的亮度对比：HEUFT不是在现在才开始这样做，而是早在20多年前就已经这么做了，用来提高流水线上的检测精度，并将错误剔除率降至最低。

为将检测的物体进行分类，我们的图像处理已经使用人工智能（AI）十多年了，将真正的错误与无碍的结构（如水滴）区分开来，实施有针对性的教学，并将被错误剔除的合格产品的比例降低到远低于1%。

新的 HEUFT reflexx ^A.I.照相机现在也采用了智能图像处理

我们一直以来同时在软件和硬件层面上优化 HEUFT reflexx ^A.I.。 智能图像处理甚至可以直接集成到 HEUFT reflexx ^A.I.照相机中，该照相机是专门为此目的开发的，可直接实时处理和评估自己的图像。 不必还要先将其转移到相应的检测或检测设备。 这将具有学习能力的图像分析提升到最高水平；我们的模块化系统的应用可能性达到了全新的高度。 为便于与这些设备连接，在对空瓶和满瓶进行高速检测时，还需要实现更多功能。

而且分辨率要高得多。 为了在最小误剔除率的情况下实现全面的检测可靠性，内部开发的硬件和软件将经典图像处理方法与现代人工智能技术（如目标识别、分类和学习功能）相结合。

有针对性的干预，而不是靠黑盒

这是否让你完全听任人工智能的摆布，就好像你坐在一辆没有方向盘和刹车踏板的自动驾驶汽车上？ 不是的！ 与其他供应商不同，它对物体的评估不是来自于包含无数未知的不变的黑盒。 相反，人类可以有针对性地干预机器学习：

例如，如果检测到以前从未出现过的未知对象，出于安全原因，AI会将其评估为错误。 然而，用户始终可以根据自己的经验修改质量评估，并将被识别的结构定义为良好且对产品和包装安全无关键影响，或在必要时暂时容忍。 在不影响人工智能网络或必须以时间和能源密集型方式对其进行再培训的情况下，生产也可以安全地继续进行。 在正常运行中，一切都将继续完全自动且高度安全地运行。

不仅仅是机器学习

如有必要，可随时轻松更改评估：这才是真正的人工智能！ 它不会使具有灌装和包装经验的人员的专业知识过时。 相反，它在需要时注入图像处理分析。 通过这种方式，可以将每个单独的对象完全自动地导入多维特征空间中，并单独分类，以区分真实错误和无碍结构（如水滴）。

因此, HEUFT reflexx ^A.I.将人类人工智能与经验证的现代图像分析方法相结合，以实现完美的检测结果，并在无限制的生产下保证完美的产品和包装质量。

即使是现在，内部开发的图像处理——也包括HEUFT reflexx ^A.I.照相机——所提供的远不止是简单的机器学习。人工智能的发展还在继续！