Le Deep Learning pour l’automatisation industrielle

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Des téléphones portables à la réalité des voitures autonomes, l’économie de consommation a commencé à exploiter la puissance des réseaux neuronaux du Deep Learning. Le Deep Learning a émergé comme une technologie fondamentale dans la reconnaissance vocale, textuelle et faciale que nous utilisons dans nos appareils mobiles et portables. Celle-ci commence à être employée dans de nombreuses autres applications, du diagnostic médical à la sécurité Internet, pour prévoir les tendances et prendre des décisions opérationnelles cruciales. Les pratiques de fabrication avancées se servent désormais de cette technologie pour une inspection de qualité et d’autres applications basées sur le jugement.

De par sa nature, le Deep Learning enseigne aux machines à faire ce qui semble naturel pour les humains : apprendre à partir d’exemples. Le nouveau matériel bon marché a permis de déployer des réseaux neuronaux « profonds » multicouches biomimétiques qui imitent les réseaux neuronaux du cerveau humain. Ceux-ci confèrent aux technologies de fabrication de nouvelles capacités d’identification des images, de détermination des tendances, d’établissement de prévisions et de prise de décisions intelligentes.

Dans l’automatisation industrielle, les modèles de Deep Learning peuvent répondre de façon précise et répétée aux besoins d’applications de vision difficiles qui sont trop compliquées à programmer et à gérer à l’aide de systèmes de vision industrielle classiques. Les modèles de Deep Learning peuvent distinguer les défauts inacceptables, tout en tolérant les variations naturelles des motifs complexes. De plus, ils peuvent être facilement adaptés à de nouveaux exemples, sans avoir à reprogrammer leurs algorithmes de base.

Cognex Deep Learning est optimisé pour les usines et les fabricants. Cette technologie innovante combine la spécificité et la flexibilité de l’inspection visuelle humaine avec la fiabilité, la constance et la vitesse d’un système informatique. Elle peut désormais relever les défis de la localisation des pièces, de l’inspection, de la classification et de la reconnaissance optique de caractères basées sur le jugement plus efficacement que les inspecteurs humains ou les solutions de vision industrielle classiques.

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