Le choix entre la vision industrielle et le deep learning
Les exigences d'application dictent les méthodes d'inspection les plus appropriées
L'analyse d'images basée sur le deep learning et la vision industrielle classique sont des technologies complémentaires, présentant des fonctionnalités qui se recoupent, ainsi que des domaines distincts dans lesquels chacune excelle. Le choix entre la vision industrielle classique et le deep learning dépend des éléments suivants :- Type d'application
- Quantité de données traitées
- Capacités de traitement
- Téléchargez : Le Guide deep learning pour l'automatisation industrielle
- Demander une démonstration produit
- Mesure
- Alignement de précision
- Inspection esthétique complexe
- Classification des textures et matériaux
- Vérification de l'assemblage
- Localisation des caractéristiques déformées et variables
- Reconnaissance optique de caractères complexe, y compris d'impressions déformées
Certaines applications peuvent utiliser les deux technologies. Par exemple, la vision classique peut être le meilleur choix pour indexer précisément une zone d'intérêt, et le deep learning pour inspecter cette zone. Le résultat d'une inspection basée sur le deep learning peut ensuite être transmis à la vision classique pour prendre des mesures précises de la taille et de la forme des défauts.
L'analyse d'images basée sur le deep learning et la vision industrielle classique sont des technologies complémentaires, présentant des fonctionnalités qui se recoupent, ainsi que des domaines distincts dans lesquels chacune excelle. Certaines applications peuvent nécessiter ou utiliser les deux technologies.
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