FISCHERTECHNIK EDUCATION
fischertechnik Stazione di controllo qualità con AI
fischertechnik Stazione di controllo qualità con AI
COD: 347353
COD.MEPA: 347353CS
COD.MEPA: 347353CS
Descrizione
Aspetti principali:
Modello ideale di formazione, simulazione e dimostrazione per l'istruzione e la ricerca
Visualizzazione di sistemi di IA, machine learning e reti neurali
Collegamento in rete di teoria e pratica per un risultato di apprendimento sostenibile
Modello di allenamento già costruito e stabile.
Montato su piastra di legno stabile, imballaggio del modello in scatola di cartone stabile
ATTENZIONE: Per il funzionamento è obbligatorio un alimentatore 9V/2,5A (non incluso) cod. 264558
Intelligenza artificiale nella ricerca, nell'istruzione e nell'industria
.
L'uso dell'intelligenza artificiale nell'industria, nell'istruzione e nella ricerca sta diventando sempre più importante. Il modello Controllo di qualità con sistema di intelligenza artificiale di fischertechnik è ideale per visualizzare questo argomento complesso in modo pratico poiché crea un'esperienza di apprendimento sostenibile collegando teoria e pratica.
Visualizzare la garanzia della qualità attraverso l'intelligenza artificiale con fischertechnik
.
L'uso dell'intelligenza artificiale nel controllo qualità porta numerosi vantaggi, già utilizzati ad esempio nell'industria automobilistica. I processi possono essere accelerati, i tassi di errore ei costi ridotti al minimo e la valutazione degli errori standardizzata. La linea di selezione fischertechnik viene fornita con pezzi in tre diversi colori. Questi pezzi sono contrassegnati con tre caratteristiche di lavorazione e diversi modelli di errore. I pezzi vengono scansionati dalla telecamera e classificati con l'aiuto dell'intelligenza artificiale addestrata. A seconda del colore, della caratteristica e del tipo di difetto, i pezzi vengono poi ordinati dall'intelligenza artificiale in base alle loro caratteristiche di qualità. L'intelligenza artificiale utilizzata è realizzata con l'apprendimento automatico in Tensorflow, dove una rete neuronale artificiale è stata addestrata con dati di immagini. L'intelligenza artificiale appresa viene eseguita sul controller fischertechnik TXT 4.0. Il controllo della sequenza del modello è implementato nell'ambiente di programmazione ROBO Pro Coding e in Python.
Genera le tue applicazioni AI
.
Se vuoi fare un ulteriore passo avanti, hai la possibilità di generare le tue applicazioni AI. La formazione viene svolta in Python, per il quale viene fornito un progetto di esempio adatto per la spiegazione.
Struttura del modello della linea di smistamento con AI
.
Linea di cernita per pezzi in 3 diversi colori (bianco, rosso, blu), con 3 diverse caratteristiche di lavorazione (foro, sgorbie, foro+sgorbie) e diverse configurazioni di errore (foro fuori circonferenza, foro mancante, sgorbie completamente mancanti o parzialmente, crepe nel pezzo. Queste caratteristiche di lavorazione e difetto sono simulate con etichette adesive corrispondenti sui pezzi. I pezzi vengono scansionati dalla telecamera e classificati utilizzando l'intelligenza artificiale addestrata. A seconda del colore, della caratteristica e del modello di difetto, i pezzi vengono poi ordinati in 4 diversi alloggiamenti. L'intelligenza artificiale è implementata con Tensorflow e viene eseguita sul controller TXT 4.0. È anche possibile generare propri modelli di intelligenza artificiale. La formazione viene eseguita su un computer in Python. Viene fornito un progetto di esempio corrispondente. Il controllo della sequenza per il sistema di smistamento è implementato nell'ambiente di programmazione ROBO Pro Coding e in Python.
Dimensioni: 44x31x16,5cm
Peso: 4,77Kg
Modello ideale di formazione, simulazione e dimostrazione per l'istruzione e la ricerca
Visualizzazione di sistemi di IA, machine learning e reti neurali
Collegamento in rete di teoria e pratica per un risultato di apprendimento sostenibile
Modello di allenamento già costruito e stabile.
Montato su piastra di legno stabile, imballaggio del modello in scatola di cartone stabile
ATTENZIONE: Per il funzionamento è obbligatorio un alimentatore 9V/2,5A (non incluso) cod. 264558
Intelligenza artificiale nella ricerca, nell'istruzione e nell'industria
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L'uso dell'intelligenza artificiale nell'industria, nell'istruzione e nella ricerca sta diventando sempre più importante. Il modello Controllo di qualità con sistema di intelligenza artificiale di fischertechnik è ideale per visualizzare questo argomento complesso in modo pratico poiché crea un'esperienza di apprendimento sostenibile collegando teoria e pratica.
Visualizzare la garanzia della qualità attraverso l'intelligenza artificiale con fischertechnik
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L'uso dell'intelligenza artificiale nel controllo qualità porta numerosi vantaggi, già utilizzati ad esempio nell'industria automobilistica. I processi possono essere accelerati, i tassi di errore ei costi ridotti al minimo e la valutazione degli errori standardizzata. La linea di selezione fischertechnik viene fornita con pezzi in tre diversi colori. Questi pezzi sono contrassegnati con tre caratteristiche di lavorazione e diversi modelli di errore. I pezzi vengono scansionati dalla telecamera e classificati con l'aiuto dell'intelligenza artificiale addestrata. A seconda del colore, della caratteristica e del tipo di difetto, i pezzi vengono poi ordinati dall'intelligenza artificiale in base alle loro caratteristiche di qualità. L'intelligenza artificiale utilizzata è realizzata con l'apprendimento automatico in Tensorflow, dove una rete neuronale artificiale è stata addestrata con dati di immagini. L'intelligenza artificiale appresa viene eseguita sul controller fischertechnik TXT 4.0. Il controllo della sequenza del modello è implementato nell'ambiente di programmazione ROBO Pro Coding e in Python.
Genera le tue applicazioni AI
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Se vuoi fare un ulteriore passo avanti, hai la possibilità di generare le tue applicazioni AI. La formazione viene svolta in Python, per il quale viene fornito un progetto di esempio adatto per la spiegazione.
Struttura del modello della linea di smistamento con AI
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Linea di cernita per pezzi in 3 diversi colori (bianco, rosso, blu), con 3 diverse caratteristiche di lavorazione (foro, sgorbie, foro+sgorbie) e diverse configurazioni di errore (foro fuori circonferenza, foro mancante, sgorbie completamente mancanti o parzialmente, crepe nel pezzo. Queste caratteristiche di lavorazione e difetto sono simulate con etichette adesive corrispondenti sui pezzi. I pezzi vengono scansionati dalla telecamera e classificati utilizzando l'intelligenza artificiale addestrata. A seconda del colore, della caratteristica e del modello di difetto, i pezzi vengono poi ordinati in 4 diversi alloggiamenti. L'intelligenza artificiale è implementata con Tensorflow e viene eseguita sul controller TXT 4.0. È anche possibile generare propri modelli di intelligenza artificiale. La formazione viene eseguita su un computer in Python. Viene fornito un progetto di esempio corrispondente. Il controllo della sequenza per il sistema di smistamento è implementato nell'ambiente di programmazione ROBO Pro Coding e in Python.
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1.708,00 € Iva inclusa
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Il prodotto non è presso il nostro magazzino e i tempi di consegna dipendono dal nostro fornitore: contattaci per dei tempi di consegna più precisi Su ordinazione:Il prodotto non è presso il nostro magazzino e i tempi di consegna dipendono dal nostro fornitore: contattaci per dei tempi di consegna più precisi
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Visualizzazione di sistemi di IA, machine learning e reti neurali
Collegamento in rete di teoria e pratica per un risultato di apprendimento sostenibile
Modello di allenamento già costruito e stabile.
Montato su piastra di legno stabile, imballaggio del modello in scatola di cartone stabile
ATTENZIONE: Per il funzionamento è obbligatorio un alimentatore 9V/2,5A (non incluso) cod. 264558
Intelligenza artificiale nella ricerca, nell'istruzione e nell'industria
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L'uso dell'intelligenza artificiale nell'industria, nell'istruzione e nella ricerca sta diventando sempre più importante. Il modello Controllo di qualità con sistema di intelligenza artificiale di fischertechnik è ideale per visualizzare questo argomento complesso in modo pratico poiché crea un'esperienza di apprendimento sostenibile collegando teoria e pratica.
Visualizzare la garanzia della qualità attraverso l'intelligenza artificiale con fischertechnik
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L'uso dell'intelligenza artificiale nel controllo qualità porta numerosi vantaggi, già utilizzati ad esempio nell'industria automobilistica. I processi possono essere accelerati, i tassi di errore ei costi ridotti al minimo e la valutazione degli errori standardizzata. La linea di selezione fischertechnik viene fornita con pezzi in tre diversi colori. Questi pezzi sono contrassegnati con tre caratteristiche di lavorazione e diversi modelli di errore. I pezzi vengono scansionati dalla telecamera e classificati con l'aiuto dell'intelligenza artificiale addestrata. A seconda del colore, della caratteristica e del tipo di difetto, i pezzi vengono poi ordinati dall'intelligenza artificiale in base alle loro caratteristiche di qualità. L'intelligenza artificiale utilizzata è realizzata con l'apprendimento automatico in Tensorflow, dove una rete neuronale artificiale è stata addestrata con dati di immagini. L'intelligenza artificiale appresa viene eseguita sul controller fischertechnik TXT 4.0. Il controllo della sequenza del modello è implementato nell'ambiente di programmazione ROBO Pro Coding e in Python.
Genera le tue applicazioni AI
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Se vuoi fare un ulteriore passo avanti, hai la possibilità di generare le tue applicazioni AI. La formazione viene svolta in Python, per il quale viene fornito un progetto di esempio adatto per la spiegazione.
Struttura del modello della linea di smistamento con AI
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Linea di cernita per pezzi in 3 diversi colori (bianco, rosso, blu), con 3 diverse caratteristiche di lavorazione (foro, sgorbie, foro+sgorbie) e diverse configurazioni di errore (foro fuori circonferenza, foro mancante, sgorbie completamente mancanti o parzialmente, crepe nel pezzo. Queste caratteristiche di lavorazione e difetto sono simulate con etichette adesive corrispondenti sui pezzi. I pezzi vengono scansionati dalla telecamera e classificati utilizzando l'intelligenza artificiale addestrata. A seconda del colore, della caratteristica e del modello di difetto, i pezzi vengono poi ordinati in 4 diversi alloggiamenti. L'intelligenza artificiale è implementata con Tensorflow e viene eseguita sul controller TXT 4.0. È anche possibile generare propri modelli di intelligenza artificiale. La formazione viene eseguita su un computer in Python. Viene fornito un progetto di esempio corrispondente. Il controllo della sequenza per il sistema di smistamento è implementato nell'ambiente di programmazione ROBO Pro Coding e in Python.
Dimensioni: 44x31x16,5cm
Peso: 4,77Kg
Modello ideale di formazione, simulazione e dimostrazione per l'istruzione e la ricerca
Visualizzazione di sistemi di IA, machine learning e reti neurali
Collegamento in rete di teoria e pratica per un risultato di apprendimento sostenibile
Modello di allenamento già costruito e stabile.
Montato su piastra di legno stabile, imballaggio del modello in scatola di cartone stabile
ATTENZIONE: Per il funzionamento è obbligatorio un alimentatore 9V/2,5A (non incluso) cod. 264558
Intelligenza artificiale nella ricerca, nell'istruzione e nell'industria
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L'uso dell'intelligenza artificiale nell'industria, nell'istruzione e nella ricerca sta diventando sempre più importante. Il modello Controllo di qualità con sistema di intelligenza artificiale di fischertechnik è ideale per visualizzare questo argomento complesso in modo pratico poiché crea un'esperienza di apprendimento sostenibile collegando teoria e pratica.
Visualizzare la garanzia della qualità attraverso l'intelligenza artificiale con fischertechnik
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L'uso dell'intelligenza artificiale nel controllo qualità porta numerosi vantaggi, già utilizzati ad esempio nell'industria automobilistica. I processi possono essere accelerati, i tassi di errore ei costi ridotti al minimo e la valutazione degli errori standardizzata. La linea di selezione fischertechnik viene fornita con pezzi in tre diversi colori. Questi pezzi sono contrassegnati con tre caratteristiche di lavorazione e diversi modelli di errore. I pezzi vengono scansionati dalla telecamera e classificati con l'aiuto dell'intelligenza artificiale addestrata. A seconda del colore, della caratteristica e del tipo di difetto, i pezzi vengono poi ordinati dall'intelligenza artificiale in base alle loro caratteristiche di qualità. L'intelligenza artificiale utilizzata è realizzata con l'apprendimento automatico in Tensorflow, dove una rete neuronale artificiale è stata addestrata con dati di immagini. L'intelligenza artificiale appresa viene eseguita sul controller fischertechnik TXT 4.0. Il controllo della sequenza del modello è implementato nell'ambiente di programmazione ROBO Pro Coding e in Python.
Genera le tue applicazioni AI
.
Se vuoi fare un ulteriore passo avanti, hai la possibilità di generare le tue applicazioni AI. La formazione viene svolta in Python, per il quale viene fornito un progetto di esempio adatto per la spiegazione.
Struttura del modello della linea di smistamento con AI
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Linea di cernita per pezzi in 3 diversi colori (bianco, rosso, blu), con 3 diverse caratteristiche di lavorazione (foro, sgorbie, foro+sgorbie) e diverse configurazioni di errore (foro fuori circonferenza, foro mancante, sgorbie completamente mancanti o parzialmente, crepe nel pezzo. Queste caratteristiche di lavorazione e difetto sono simulate con etichette adesive corrispondenti sui pezzi. I pezzi vengono scansionati dalla telecamera e classificati utilizzando l'intelligenza artificiale addestrata. A seconda del colore, della caratteristica e del modello di difetto, i pezzi vengono poi ordinati in 4 diversi alloggiamenti. L'intelligenza artificiale è implementata con Tensorflow e viene eseguita sul controller TXT 4.0. È anche possibile generare propri modelli di intelligenza artificiale. La formazione viene eseguita su un computer in Python. Viene fornito un progetto di esempio corrispondente. Il controllo della sequenza per il sistema di smistamento è implementato nell'ambiente di programmazione ROBO Pro Coding e in Python.
Dimensioni: 44x31x16,5cm
Peso: 4,77Kg
