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Análisis de imágenes basado en el aprendizaje profundo

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La industria cada vez más recurre a la tecnología de aprendizaje profundo para resolver inspecciones de fabricación que son cada vez más complicadas, consumen demasiado tiempo y son costosas para programar mediante el uso de la visión artificial tradicional. Cognex ViDi es el primer software basado en el aprendizaje profundo diseñado para resolver estas aplicaciones complejas para la automatización industrial.

Ventajas de fabricación

La tecnología de aprendizaje profundo utiliza redes neurales que imitan la inteligencia humana con el fin de distinguir anomalías, piezas y caracteres mientras tolera las variaciones naturales de patrones complejos. El aprendizaje profundo cuenta con una ventaja sobre los enfoques de la visión artificial tradicional, que se esfuerzan por apreciar la variabilidad y la desviación entre piezas visualmente muy similares.

El software basado en el aprendizaje profundo optimizado para la automatización industrial puede:
  • Resuelva aplicaciones de visión muy difíciles de programar con algoritmos basados en normas
  • Control de fondos confusos y de mala calidad de la imagen
  • Mantenimiento de aplicaciones y reajuste en la fábrica
  • Adaptación a nuevos ejemplos sin reprogramar los algoritmos principales
  • Puede ser utilizado por personas no expertas en visión

En la automatización industrial, el software basado en el aprendizaje profundo como VisionPro ViDi ahora puede superar desafíos de localización de piezas basada en el criterio, inspección, clasificación y reconocimiento de caracteres con mayor eficacia que los humanos o las soluciones de visión artificial tradicional.

Configuración y operación fáciles y rápidas

A diferencia de los sistemas de visión artificial, que operan a través de algoritmos basados en reglas y en un filtrado de paso a paso, el software dedicado al análisis de imágenes basado en el aprendizaje profundo aprende con los ejemplos, como lo harían los humanos, a partir de un conjunto de imágenes y datos registrados que representan las características, anomalías y tipos conocidos de una pieza. Durante el registro de información sobre la pieza , el software desarrolla redes neurales que pueden modelar su apariencia normal y sus defectos. Durante el tiempo de ejecución, el software localiza la pieza, extrae las anomalías, hace una clasificación e incluso descifra caracteres difíciles de leer con rapidez, solidez y precisión.

Para más información acerca del análisis de imágenes basado en el aprendizaje profundo de Cognex:

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