Haystack：
将不确定性转化为行动
生产永不停止演变。新SKU。新供应商。从未见过的缺陷。Haystack揭示灰色地带，让您的团队在几分钟内调整模型——而不是几周。
Haystack如何揭示灰色地带
Haystack不是将不确定图像隐藏在通过/失败类别中，而是将它们投影到2D特征空间——使模型不确定性和新兴模式一目了然。
2D特征空间聚类
每张检测图像都映射到特征空间中的一个点。相似图像聚集在一起。异常值突出显示。不确定性自我揭示。
点击查看模糊案例
看到一组边界图像？选择区域，查看图库，并立即将它们分类为通过或失败。
添加到训练并重新训练
批准的示例流入训练库。点击重新训练。模型从真实生产数据中学习——而不是合成猜测。
版本控制并部署到各工厂
中央控制将改进的模型推送到选定的产线或整个设施。无需供应商工单。无需等待。
团队为何选择Haystack
不确定性变得可操作
不再猜测零件是否应该通过。Haystack突出显示模糊案例，让团队在几分钟内审查和解决差距。
几分钟内适应，而非几周
添加示例、重新训练、版本控制和部署——直接从同一工作流程。无需供应商依赖。无支持工单瓶颈。
用生产数据改进
来自现场的反馈填充库。模型随着真实世界示例不断增强，而非合成数据集。
轻松扩展
中央控制在各工厂推送策略和版本。每个Vision Station保持边缘优先的可靠性。无云端瓶颈。
操作员掌控循环
质量工程师和产线操作员推动持续改进——无需数据科学博士。工作流程可视化、快速且直观。
捕获意外情况
异常检测标记训练分布之外的图像——新缺陷类型、材料变化、新型故障——在它们成为质量逃逸之前。
从不确定性到改进模型只需5步
整个周期——识别、审查、重新训练、部署——在您现有的工作流程中完成，无需等待外部支持。
Haystack识别模糊案例
2D特征空间揭示不确定图像聚类——边界划痕、光照变化、新兴缺陷模式。
工程师点击并审查
选择区域，查看图像图库，并将示例分类为通过或失败。将不确定案例拖到审查队列。
批准的示例加入训练库
验证的图像自动流入训练数据集。无需手动导出/导入。无需文件传输。
几分钟内重新训练和版本控制
点击重新训练。模型从真实生产数据中学习。为受控部署对新模型进行版本控制。
部署到各产线和工厂
中央控制将改进的模型推送到选定的Vision Station。监控性能。必要时回滚。全球扩展。