La fabrication intelligente exige l'automatisation Inspection visuelle par IA qui détecte les défauts plus rapidement que l'œil humain. Deux leaders proposent des solutions différentes : Cognex propose des systèmes matériels et logiciels intégrés avec Plus de 4,5 millions installations dans le monde entier, tandis que Landing AI fournit des modèles flexibles spécifiques à un domaine via des plateformes cloud.
Cognex associe des caméras intelligentes à un apprentissage en profondeur par rapport à des algorithmes basés sur des règles, ciblant les lignes de production à haut débit. Landing AI, fondée par Andrew Ng, se concentre sur la formation de modèles à l'aide de grands modèles de vision qui réduisent la complexité de la configuration.
Votre choix a un impact sur les prix, les niveaux de déploiement, l'adéquation aux cas d'utilisation, les problèmes d'évolutivité, la complexité de l'intégration et la réussite du déploiement en périphérie. Cette comparaison révèle quelle plateforme gère le mieux les limites de détection des anomalies et comment La plateforme d'analyse alimentée par l'IA de Jidoka peut améliorer l'une ou l'autre solution pour optimiser le retour sur investissement de l'inspection par vision artificielle.
Cognex contre Landing AI : confrontation entre IA Vision Inspection
Deux approches distinctes définissent l'inspection visuelle moderne par IA. Cognex propose des écosystèmes matériels et logiciels intégrés avec Plus de 40 ans d'expertise industrielle et Plus de 4,5 millions de systèmes déployés. Landing AI, fondée par Andrew Ng, fournit des modèles spécifiques à un domaine axés sur le cloud via sa plateforme LandingLens.
Architecture matérielle et architecture logicielle
- Intégration de Cognex: Caméras intelligentes In-Sight avec IA intégrée, plateforme cloud OneVision, spécifications de qualité industrielle pour les environnements difficiles
- Flexibilité de l'IA d'atterrissage: Déploiement logiciel pur via Docker, téléchargements de formations sur le modèle ONNX, approche indépendante du matériel prenant en charge l'infrastructure de caméras existante
- Normes de durabilité: Cognex se réunit Evaluations IP67 pour les ateliers d'usine par rapport à Landing, l'IA repose sur les choix matériels des clients
- Complexité de configuration: Les systèmes Plug-and-Play de Cognex par rapport à Landing AI nécessitent une configuration technique
Entraînement et adaptabilité des modèles
- Exigences en matière de formation: Cognex Edge Learning n'a besoin que de 5 exemples, VisionPro Deep Learning en nécessite des centaines pour les tâches complexes d'inspection de la vision par IA
- Approches de l'IA: Les modèles Landing AI spécifiques au domaine de l'IA réduisent les besoins en données grâce aux modèles de vision à grande échelle par rapport aux méthodes hybrides basées sur des règles de Cognex et à l'apprentissage en profondeur par rapport aux méthodes hybrides basées sur des règles
- Manipulation environnementale: Le mode robuste de Cognex s'adapte aux changements d'éclairage par rapport à Landing AI, qui apprend en continu à partir des informations recueillies lors du déploiement
- Vitesse de reconversion: Landing AI VisionAgent automatise la formation des modèles par rapport aux alertes Cognex Vision Validation pour les mises à jour manuelles
Ces différences techniques ont un impact direct sur votre budget et vos calculs de retour sur investissement à long terme.
Coûts de l'inspection visuelle : comparaison du retour sur investissement et des dépenses
Points de prix révèlent des contrastes saisissants entre les plateformes. Pour comprendre le coût total de possession, il faut examiner les investissements initiaux, les dépenses courantes et les délais de retour sur investissement.
- Investissement initial: Les systèmes Cognex coûtent entre 10 000 et 50 000 dollars et plus par installation, y compris les caméras et les processeurs, tandis que Landing AI fonctionne selon une tarification basée sur le crédit (1 crédit = 1 image traitée)
- Coûts permanents: Cognex fournit des solutions clés en main avec des dépenses de maintenance minimes, alors que Landing AI nécessite des cycles de formation sur l'étiquetage des données, de la main-d'œuvre et des modèles
- Dépenses cachées: Landing AI a besoin d'une optimisation de l'infrastructure et d'une gestion de la complexité de l'intégration. Cognex propose des packages de support complets
Calendrier du retour sur investissement: Cognex réalise un retour sur investissement en 8 à 12 mois grâce à la réduction des défauts, Landing AI permet un déploiement plus rapide mais un retour sur investissement positif plus long en raison de problèmes d'évolutivité
Ces réalités financières déterminent quelle plateforme convient le mieux aux différents scénarios d'inspection par vision artificielle.
Scénarios les mieux adaptés à Cognex et Landing AI
L'adéquation au cas d'utilisation dépend des exigences de production, des normes de l'industrie et des ressources techniques. Chaque plateforme excelle dans différents environnements de fabrication où les capacités spécifiques sont les plus importantes.
A) Quand Cognex excelle
Cognex domine les environnements de fabrication aux enjeux élevés qui exigent une fiabilité éprouvée et des performances de niveau industriel. Les chaînes de montage automobiles utilisent les systèmes Cognex pour l'inspection des panneaux de carrosserie et la vérification des composants du moteur à des vitesses allant jusqu'à 12 000 pièces par minute. Les installations de fabrication de semi-conducteurs dépendent de leur précision pour les applications d'inspection des plaquettes et de collage de puces.
Les sociétés pharmaceutiques choisissent Cognex pour les environnements réglementés par la FDA où des systèmes validés et des pistes d'audit complètes garantissent la conformité. Leurs capacités de déploiement en périphérie permettent de faire face à des conditions d'usine difficiles tout en maintenant des taux de précision de plus de 99 %.
B) When Landing AI s'adapte mieux
Landing AI excelle dans les scénarios de fabrication flexibles où les variations de produits et les changements fréquents exigent des solutions d'inspection par vision par IA adaptables. Les fabricants de biens de consommation tirent parti de leurs modèles spécifiques au domaine lorsqu'ils gèrent plusieurs SKU avec différents modèles d'emballage.
Les entreprises disposant de bibliothèques d'images existantes peuvent tirer parti Les grands modèles de vision de Landing AI pour libérer des informations à partir d'ensembles de données propriétaires. La flexibilité de leurs niveaux de déploiement attire les organisations qui testent l'inspection par vision par IA sans investissements majeurs dans l'infrastructure.
Le choix entre les plateformes dépend en fin de compte de vos priorités spécifiques en matière d'intégration, de complexité, de tolérance et de défis d'évolutivité.
Comment Jidoka peut aider à l'inspection par vision artificielle
Jidoka améliore à la fois les déploiements d'IA de Cognex et de Landing grâce à des capacités d'inspection par vision IA éprouvées dans 6 secteurs industriels.
- Un palmarès éprouvé: Plus de 48 clients de confiance, plus de 100 implémentations traitées avec succès Plus de 300 millions de produits tous les jours
- Plateforme KOMPASS: Analyses en temps réel avec traitement des déploiements en périphérie à Précision de 99,9 % remédier aux limites de détection des anomalies
- Système NAGARE: guidage intelligent des flux de travail réduisant les retouches de 35 % et augmentant la productivité de 25 %
- Intégration universelle: Compatibilité parfaite avec les écosystèmes matériels et logiciels de Cognex et les déploiements cloud Landing AI
Cette approche modulaire maximise les investissements existants en matière d'inspection par vision artificielle tout en résolvant les problèmes de complexité d'intégration auxquels les deux plateformes sont confrontées.
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Conclusion
L'épreuve d'inspection par vision artificielle révèle clairement les gagnants des différents scénarios. Choisissez Cognex pour la fabrication à haute vitesse et critique nécessitant une fiabilité industrielle éprouvée et des écosystèmes de support complets. Sélectionnez Landing AI pour des environnements flexibles où l'adaptabilité de l'entraînement des modèles et la réduction des coûts initiaux sont plus importants que la vitesse brute.
Les deux plateformes continuent de progresser rapidement avec Cognex grâce aux fonctionnalités cloud de OneVision, et Landing AI avec l'automatisation VisionAgent permet de relever les défis de l'évolutivité.
Cependant, la complexité de l'intégration reste un obstacle courant.
Jidoka comble cette lacune en fournissant des analyses unifiées et une optimisation des flux de travail qui transforment l'une ou l'autre des plateformes en solution complète d'inspection par vision par IA.
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FAQs
1. Quelle est la principale différence entre Cognex et Landing AI ?
Cognex propose des écosystèmes matériels et logiciels intégrés combinant des caméras industrielles avec des capacités d'inspection par vision IA intégrées, tandis que Landing AI fournit des modèles flexibles spécifiques à un domaine via un logiciel basé sur le cloud qui s'adapte à l'infrastructure existante. Les prix, les niveaux de déploiement et la complexité de l'intégration varient considérablement entre ces approches d'inspection par vision artificielle, ce qui influe sur vos décisions d'adaptation aux cas d'utilisation.
2. Lequel nécessite moins de données pour s'entraîner ?
Cognex Edge Learning réalise une inspection visuelle basée sur l'IA avec seulement 5 exemples de formation, tandis que VisionPro Deep Learning en a besoin de centaines pour les applications complexes d'apprentissage en profondeur par rapport aux applications basées sur des règles. Les modèles spécifiques au domaine de Landing AI réduisent les exigences de formation initiale des modèles grâce à de grands modèles de vision, mais des problèmes d'évolutivité apparaissent lors de la détection de nouvelles limites de détection d'anomalies sur les chaînes de production.
3. Est-ce que Jidoka peut s'intégrer aux deux plateformes ?
La plateforme KOMPASS de Jidoka améliore à la fois les systèmes matériels et logiciels de Cognex et les déploiements cloud Landing AI grâce à des analyses d'inspection par vision avancées. Leurs solutions de déploiement en périphérie répondent à la complexité de l'intégration tout en fournissant des tableaux de bord en temps réel, en réduisant les problèmes d'évolutivité et en maximisant le retour sur investissement à différents niveaux de déploiement pour une optimisation complète de l'inspection par vision artificielle.
4. Lequel gère le mieux la production à haute vitesse ?
Cognex domine les scénarios d'inspection par vision artificielle à haut débit, traitant plus de 12 000 pièces par minute grâce à l'IA intégrée et à l'intégration de matériel et de logiciels de qualité industrielle. Landing AI offre une flexibilité en matière de niveaux de déploiement, mais fait face à des défis d'évolutivité nécessitant une optimisation de l'infrastructure. L'adéquation aux cas d'utilisation dépend de l'équilibre entre les exigences de vitesse, la complexité de l'intégration et les prix pour vos besoins d'inspection par vision artificielle.
5. Qu'est-ce qui influe le plus sur le coût total de possession ?
Les niveaux de prix révèlent des différences critiques : Cognex nécessite un investissement initial de 10 à 50 000 dollars et plus, tout en minimisant les coûts permanents, tandis que Landing AI propose des dépenses matérielles initiales inférieures à celles des logiciels grâce à une tarification basée sur le crédit. Les coûts cachés incluent les cycles de formation des modèles, la gestion de la complexité de l'intégration et les problèmes d'évolutivité. Le retour sur investissement total de l'inspection par vision artificielle dépend des niveaux de déploiement et des exigences d'adaptation à long terme des cas d'utilisation.
6. Comment se comparent les options de déploiement ?
Cognex assure un véritable déploiement en périphérie grâce à l'IA intégrée directement dans les caméras intelligentes, minimisant ainsi la latence pour les tâches d'inspection par vision artificielle. Landing AI permet un déploiement flexible en périphérie via des conteneurs Docker et Modèles ONNX, nécessitant une configuration d'infrastructure personnalisée. La complexité de l'intégration varie considérablement : Cognex propose des solutions matérielles et logicielles prêtes à l'emploi, tandis que Landing AI exige une configuration technique à tous les niveaux de déploiement pour des performances d'inspection par vision artificielle optimales.
