Deep Learning für die automatische Fertigung
Vom Handy in der Hosentasche bis hin zu selbstfahrenden Autos - die Verbrauchsgüterbranche hat sich längst die Leistungskraft der neuronalen Netze des Deep Learning zu Nutzen gemacht. Deep Learning ist zur grundlegenden Technologie für Sprach-, Text- und Gesichtserkennung geworden, die nicht nur in unseren mobilen und tragbaren Geräten verwendet wird, sondern nunmehr auch Einzug in vielen anderen Anwendungen hält - von medizinischen Diagnosen bis hin zu Internetsicherheit - und die Vorhersage von Mustern und die Entscheidungsfindung unterstützt. Dieselbe Technologie wird nun in erweiterte Herstellungspraktiken im Bereich Qualitätsprüfung und sonstigen auf Entscheidungen beruhenden Anwendungsbereichen migriert.
Im Wesentlichen lehrt das Deep Learning Maschinen das zu tun, was sonst von Menschen ausgeführt wird: Lernen am Beispiel. Neue, kostengünstige Hardware macht es möglich, bioinspirierte, mehrschichtige „tiefe“ neuronale Netze bereitzustellen, welche die neuronalen Netze des menschlichen Gehirns nachahmen. Die Produktionstechnologie erhält auf diese Weise beeindruckende neue Möglichkeiten, um Bilder zu erkennen, Trends zu unterscheiden und intelligente Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen.
In der Fabrikautomation können Deep-Learning-Modelle präzise und wiederholbar schwierige Anwendungen lösen, die mit herkömmlicher Bildverarbeitung zu schwierig zu programmieren und zu warten sind. Deep-Learning-Modelle können nicht akzeptable Fehler unterscheiden und natürliche Abweichungen in komplexen Mustern tolerieren. Und sie können vollständig an neue Beispiele angepasst werden, ohne dass ihre Kernalgorithmen umprogrammiert werden müssen.
Cognex Deep Learning ist für Fabriken und Hersteller optimiert. Diese innovative Technologie vereint die Genauigkeit und Flexibilität der visuellen Prüfung durch Menschen mit der Zuverlässigkeit, Konsistenz und Geschwindigkeit eines computerbasierten Systems. Sie kann nun für eine Teilelokalisierung basierend auf Entscheidungen, Prüfungen, Klassifizierungen und Zeichenerkennung eingesetzt werden, und dies deutlich effizienter als der Mensch oder herkömmliche industrielle Bildverarbeitungslösungen dies könnten.
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