Скачать с ютуб Visual inspection of wood defects в хорошем качестве

Visual inspection of wood defects

By applying visual inspection of wood combined with AI algorithms and machine learning, materials can be optimized. Traditional methods that use crayons to mark and cut out defects like wood knots are not only inefficient but also prone to raw material waste. Currently, we have established dozens of robust databases, which enable us to optimize production processes for our clients to the greatest extent, reduce raw material loss, and increase production efficiency. Please email us at [email protected] to further discuss the details. Através da inspeção visual da madeira, combinada com algoritmos de IA e aprendizado de máquina, é possível otimizar os materiais. Os métodos tradicionais que usam giz para marcar e cortar defeitos, como nós na madeira, não são apenas ineficientes, mas também causam desperdício de matéria-prima. Atualmente, estabelecemos dezenas de bancos de dados robustos, que nos permitem otimizar ao máximo os processos de produção para nossos clientes, reduzindo a perda de matéria-prima e aumentando a eficiência da produção.Por favor, envie um e-mail para [email protected] para discutir os detalhes. Путем визуального контроля древесины, в сочетании с алгоритмами ИИ и машинным обучением, можно оптимизировать использование материалов. Традиционные методы, использующие мел для маркировки и удаления дефектов, таких как сучки в древесине, не только неэффективны, но и приводят к значительным потерям сырья. В настоящее время мы создали десятки мощных баз данных, которые позволяют нам максимально оптимизировать производственные процессы для клиентов, снижать потери сырья и повышать производственную эффективность.Пожалуйста, напишите нам на [email protected] для обсуждения деталей. 通过对木材的视觉检测，配合AI算法以及机器学习，可以优化材料。与传统的使用Crayon来标记并切除例如木材结疤，不仅效率低，而且容易造成原料的浪费。目前我们建立了多达数十套强大的数据库，以此为依托，可以为客户最大程度优化生产工艺，降低原料损耗，提高生产效率。发送邮件至[email protected], 进一步讨论细节