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Deep Learning

Entscheidung zwischen industrieller Bildverarbeitung und Deep Learning

Choosing between Machine Vision and Deep Learning

Anforderungen der Anwendung bestimmen die am besten geeigneten Prüfmethoden

Deep-Learning-basierte Bildanalyse und herkömmliche industrielle Bildverarbeitung sind komplementäre Technologien mit sowohl überschneidenden Fähigkeiten als auch mit Bereichen, in denen sich die beiden Anwendungen stark unterscheiden. Die Entscheidung zwischen herkömmlicher industrieller Bildverarbeitung und Deep Learning hängt davon ab:
  • welche Anwendungsart zu bearbeiten ist
  • wie hoch das Datenvolumen ist
  • welche Verarbeitungsmöglichkeiten gewünscht sind
Herkömmliche regelbasierte Programmiertechnologien liefern bessere Ergebnisse:
  • Beim Messen und bei Messtechniken
  • Bei der präzisen Ausrichtung
Die Deep-Learning-basierte Bildanalyse liefert hervorragende Ergebnisse bei:
  • Komplexen kosmetischen Prüfungen
  • Der Klassifikation von Textur und Material
  • Der Montageüberprüfung
  • Der Lokalisierung von verformten und variablen Merkmalen
  • Anspruchsvoller OCR, einschließlich verzerrtem Druck

Für manche Anwendungen können beide Technologien zum Einsatz kommen. Zum Beispiel eignet sich die herkömmliche Bildverarbeitung womöglich besser, um einen gewünschten Bereich präzise zu befestigen, um dann den Bereich mit Deep Learning zu prüfen. Das Ergebnis der auf Deep Learning basierten Prüfung kann an eine herkömmliche Bildverarbeitung zurückgemeldet werden, die dann genaue Messungen der fehlerhaften Größe und Form durchführt.

Beispiele f?uuml;r die Verwendung von Industrieller Bildverarbeitung vs. Deep Learning

Deep-Learning-basierte Bildanalyse und herkömmliche industrielle Bildverarbeitung sind komplementäre Technologien mit sowohl überschneidenden Fähigkeiten als auch mit Bereichen, in denen sich die beiden Anwendungen stark unterscheiden. Für manche Anwendungen können beide Technologien erforderlich sein oder zum Einsatz kommen.

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