Deep Learning

Eligiendo entre visión artificial y Deep Learning

Choosing between Machine Vision and Deep Learning

Los requisitos de la aplicación determinan los métodos de inspección más adecuados

El análisis de imágenes basado en el Deep Learning y la visión artificial tradicional son tecnologías complementarias, con capacidades superpuestas y áreas diferentes en las que cada uno sobresale. La elección entre visión artificial tradicional y Deep Learning depende de lo siguiente:
  • El tipo de aplicación a resolver
  • La cantidad de datos a procesar
  • Las capacidades de procesamiento
Las tecnologías de programación tradicionales basadas en reglas son mejores en cuanto a:
  • Cálculo y medición
  • Alineación de precisión
El análisis de imágenes basado en el Deep Learning sobresale en:
  • Inspección cosmética compleja
  • Clasificación de textura y material
  • Verificación de montaje
  • Ubicación de características deformadas y variables
  • OCR complejo, incluida la impresión distorsionada

Algunas aplicaciones pueden incluir ambas tecnologías. Por ejemplo, la visión tradicional puede ser la mejor opción para fijar un área de interés con precisión, y el Deep Learning, para inspeccionar dicha área. El resultado de una inspección basada en el Deep Learning puede entonces transmitirse a la visión artificial para que se tomen mediciones precisas del tamaño y la forma del defecto.

Cuándo implementar la visión artificial vs. el Deep Learning

El análisis de imágenes basado en el Deep Learning y la visión artificial tradicional son tecnologías complementarias, con capacidades superpuestas y áreas diferentes en las que cada uno sobresale. Algunas aplicaciones pueden requerir o incluir ambas tecnologías.

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