Comparaison du deep learning avec la vision industrielle et l'inspection humaine
Le deep learning est à la fois flexible et fiable
Pendant des décennies, les systèmes de vision industrielle ont appris aux ordinateurs à effectuer des inspections pour détecter les anomalies, les contaminants, les défauts fonctionnels et d'autres irrégularités dans les produits fabriqués. Toutefois, l'inspection visuelle humaine prévaut dans des situations qui nécessitent un apprentissage à partir d'exemples et une détermination des écarts acceptables de la part du système de contrôle. En revanche, la vision industrielle offre la vitesse et la fiabilité dont seul un système informatique est capable.
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La vision industrielle excelle dans la mesure quantitative d'une scène structurée en raison de sa vitesse, sa précision et sa répétabilité. Un système de vision industrielle doté d'optiques et d'une résolution de caméra appropriées peut facilement inspecter des détails d'objets invisibles à l'œil nu, avec une fiabilité supérieure et un taux d'erreur réduit. Sur une ligne de production, les systèmes de vision industrielle peuvent inspecter des centaines de pièces par minute de façon fiable et répétée, surpassant de loin les capacités d'inspection des opérateurs.
Contrairement à la vision industrielle classique, les inspecteurs sont doués pour distinguer les défauts esthétiques des défauts fonctionnels, ainsi que déterminer les variations d'aspect des pièces qui peuvent affecter la qualité perçue. Bien que leur vitesse de traitement des informations soit limitée, les inspecteurs sont capables de conceptualiser et de généraliser. Ils excellent dans l'apprentissage à partir d'exemples et sommes capables de déterminer les légères anomalies acceptables entre les pièces. Cela fait de la vision humaine le meilleur choix, dans de nombreux cas, pour l'interprétation qualitative d'une scène complexe et non structurée, en particulier celles présentant des défauts subtils et imprévisibles.
La technologie de deep learning utilise des réseaux neuronaux qui imitent l'intelligence humaine afin de distinguer les anomalies, pièces et caractères, tout en tolérant les variations naturelles des motifs complexes. Ainsi, le deep learning combine la flexibilité de l'inspection visuelle humaine avec la vitesse et la fiabilité d'un système informatique.
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