Vorteile von Deep Learning
Deep Learning erweitert die Grenzen für Prüfungen durch Computer und Kamera
Mit Deep Learning konnten Anwendungen, welche bislang tiefgreifende Vision-Kenntnisse erforderten, in technische Aufgaben umgestaltet werden, die selbst Vision-Anfänger lösen können. Deep Learning 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 lehrt. Zusätzlich entstehen neue Möglichkeiten für Anwendungen, die bislang nicht ohne einen menschlichen Prüfer auskamen. Deep Learning vereinfacht somit die industrielle Bildverarbeitung und weitet die Grenzen für präzise Prüfungen durch Computer und Kamera aus.
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Vergleich zur visuellen Prüfung durch Menschen |  |
Vergleich zur herkömmlichen industriellen Bildverarbeitung |  |
Vergleich zu den Deep-Learning-Open-Source-Bibliotheken |
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Gleichmäßiger Dauereinsatz möglich und gleichbleibendes Qualitätsniveau auf jeder Anlage, in jeder Schicht und jeder Fabrik. |
Für schwer lösbare Anwendungen geeignet Ideal für komplexe Prüf-, Klassifikations- und Lokalisierungsanwendungen, die mit klassischen regelbasierten Algorithmen kaum oder nur schwer durchzuführen sind. |
Kommt mit weniger Daten und Rechenleistung aus Für das Trainierenwerden einige Hundert statt Millionen von Bildern benötigt. Da Bilder lokal gespeichert werden und nur minimale Rechenleistung benötigen, ist der Einsatz schnell und wirtschaftlich. |
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Zuverlässiger Erkennt jeden Fehler außerhalb des eingestellten Toleranzbereichs. |
Leichter zu konfigurieren Die Anwendungen lassen sich schnell einrichten, was den Proof-of-Concept und die Entwicklung beschleunigt. |
Einfache Schnittstelle zum Trainieren Die Software ist für reale Werksbedingungen ausgelegt und ohne spezifische Kenntnisse bedienbar. |
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Schneller Erkennt Fehler in Millisekunden und ist daher für Hochgeschwindigkeits-Anwendungen mit erhöhtem Durchsatz geeignet. |
Toleriert Schwankungen Funktioniert auch bei Defektschwankungen in Anwendungen, die eine Beurteilung der annehmbaren Schwankungen von der Steuerung benötigen. |
Weltweiter Support Das aus Ingenieuren und technischen Experten von Cognex bestehende Netzwerk bietet Anwendungsunterstützung auf höchstem Niveau. |
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Menschliche Prüfer sind qualifiziert, am Beispiel zu lernen und annehmbare Schwankungen von der Steuerung anzuerkennen. Industrielle Bildverarbeitung hingegen ist viel robuster. Deep-Learning vereint die Flexibilität der visuellen Prüfung durch Menschen mit der Konsistenz und Geschwindigkeit eines Computers.
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