描述
TRITVA是一个基于AI的视觉检测平台,旨在实时检测工业和现场环境中的质量缺陷、结构异常和安全隐患。它从多个来源摄取图像和视频,如固定工业摄像头、无人机、自动化探测器、协作机器人和移动设备。该平台为工业规模而构建,使用户能够在生产线速度下捕捉缺陷,并从空中检查基础设施。
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TRITVA提供显著的商业利益,包括通过避免质量成本,为中型制造商带来每年50万至150万英镑的可衡量投资回报。它有助于降低质量成本,提高产量而不影响质量,并将质量数据转化为实时决策。该平台简化了合规性和审计准备,通过防止缺陷逃逸来保护收入,并在不增加人力的情况下扩展检测。
该平台支持多种部署选项,包括云、内部部署和边缘计算,使其适用于不同的工业环境。TRITVA的功能包括多源检测数据捕获、无代码缺陷检测训练、实时缺陷识别、自适应自学习模型以及无人机和远程资产检测。它还具有数字化检测工作流程、实时仪表板和多站点分析。
依赖TRITVA进行AI视觉检测的行业包括石油和天然气、制造业、汽车和建筑。该平台与主要的ERP、MES和质量管理系统(如SAP、Oracle、Siemens和IBM Maximo)无缝集成。它支持离线或隔离环境,使其适合具有严格网络隔离政策的安全制造环境。
- 类别计算机视觉工具
- 定价模式联系获取定价
- 部署云、内部部署、边缘
- 平台工业相机、无人机、移动设备
TRITVA的核心功能
多源数据捕获
实时AI检测
无代码缺陷检测训练
自适应自学习模型
无人机和远程资产检测
数字化检测工作流程
实时仪表板和多站点分析
企业架构和合规性
预构建的ERP和MES集成
适用于离线环境的边缘部署
云、内部部署和混合部署选项
自动化质量通知
带置信度评分的缺陷分类
完整的REST API和Webhook支持
合规性和审计准备
如何使用 TRITVA?
配置:设置数据源和检测参数
部署:选择部署选项(云、内部部署、边缘)
使用:进行实时检测并监控仪表板
优化:通过自适应学习持续改进模型
TRITVA的使用案例
- 发货前检查
- 移动AI检测
- 无人机基础设施检查
- 质量控制自动化
- 安全隐患检测






