Deep-Learning-Lösungen

Die Deep-Learning-Technologie wird verwendet, um Muster vorherzusagen und auf Entscheidungen beruhende Anwendungen durchzuführen. Diese fortschrittliche Technologie setzt Algorithmen mit künstlicher Intelligenz (KI) ein, um Roboter und Maschinen das zu lehren, was sonst von Menschen ausgeführt wird: Lernen am Beispiel.

Vom Handy in der Hosentasche bis hin zu selbstfahrenden Autos – die Konsumgüterbranche hat sich längst die Leistungskraft der neuronalen Netze des Deep Learning zu Nutzen gemacht. Dieselbe Technologie wird nun in erweiterte Herstellungspraktiken im Bereich Qualitätsprüfung und Automatisierung von Aufgaben migriert. Bevor man einem KI-basierten System wichtige Entscheidungen wie die Fehlererkennung anvertrauen kann, muss es einer robusten Prüfung und Validierung unterzogen werden. Cognex erleichtert diesen Prozess.

Cognex Deep Learning wurde für die automatische Fertigung entwickelt. Ihre industrieerprobten Algorithmen wurden besonders für die industrielle Bildverarbeitung optimiert. Die grafische Benutzeroberfläche vereinfacht das Trainieren des neuronalen Netzwerks ohne Beeinträchtigung der Leistung. Durch Kombination von künstlicher Intelligenz (KI) mit der In-Sight- oder VisionPro-Software werden komplexe Teilelokalisierungs-, Montageüberprüfungs-, Defekterkennungs-, Klassifizierungs- und Zeichenerkennungs-Prüfanwendungen automatisiert und skaliert, die bisher mit herkömmlicher industrieller Bildverarbeitung allein zu schwierig waren.

Deep-Learning-Lösungen von Cognex erweitern die Grenzen für Prüfungen durch Computer und Kamera.
Anwendungen, die bislang bildverarbeitungstechnisches Fachwissen erforderten, können jetzt von Mitarbeitern gelöst werden, die keine Bildverarbeitungsexperten sind. Die Deep-Learning-Technologie nimmt dem für die Entwicklung und das Schreiben von regelbasierten Algorithmen zuständigen Anwendungsentwickler die logischen Hürden ab und überträgt diese an einen Ingenieur, der dem System diese Logik beibringt. Deep Learning vereinfacht somit die industrielle Bildverarbeitung und weitet die Grenzen für präzise Prüfungen aus.