Deep Learning

Deep Learning para inspecciones complejas

ViDi examples OCR missing component, bad stitch, chipped screw hole

El Deep Learning une el autoaprendizaje de un inspector humano con la velocidad y consistencia de un sistema computarizado

Ya sea que se utilice para ubicar, leer, inspeccionar o clasificar características de interés, el análisis de imágenes basado en el Deep Learning difiere de la visión artificial tradicional en su capacidad de conceptualizar y generalizar la apariencia de una pieza en función de sus características distintivas, incluso cuando dichas características varían ligeramente o a veces se desvían.

El análisis de imágenes basado en el Deep Learning es especialmente ideal para inspecciones de superficies cosméticas que son complejas por naturaleza: patrones que varían de manera sutil, pero tolerable, y cuando las variantes de posición pueden excluir el uso de métodos basados en la frecuencia espacial. El Deep Learning sobresale al encargarse de defectos cosméticos y de superficies profundas, como rasguños y marcas de manipulado en las piezas torneadas, cepilladas o brillantes.

La tecnología de Deep Learning utiliza redes neutrales que imitan la inteligencia artificial para distinguir entre anomalías cosméticas y tolera las variaciones naturales en patrones complejos. El Deep Learning ofrece una ventaja sobre los enfoques de visión artificial, a los que les cuesta apreciar la variabilidad y desviación entre piezas visualmente similares. El software basado en el Deep Learning como Cognex Deep Learning puede ahora llevar a cabo desafíos de inspección basados en un criterio con mayor efectividad que el de los humanos o las soluciones de visión artificial tradicionales.

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