Électronique

Classification des condensateurs

Classez et triez précisément les condensateurs électroniques dans une seule image grâce au Deep Learning

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La classification des composants électroniques peut être particulièrement difficile lorsque les pièces se divisent en plusieurs classes, chacune présentant une certaine variation visuelle. Les condensateurs varient non seulement en termes de type (céramique et électrique), mais aussi de taille et de couleur, en fonction de leur fabricant et de leurs spécifications. Même au sein du même type, il peut y avoir des variations de forme prêtant à confusion. Leur forme cylindrique et l’éclairage peuvent ajouter encore plus de complexité. VisionPro Deep Learning constitue une solution alternative basée sur le Deep Learning pour automatiser plusieurs classifications dans une seule image.

Grâce à l’outil de détection des défauts en mode supervisé, un ingénieur entraîne le logiciel sur une série d’images annotées dans lesquelles les condensateurs électriques et en or sont catégorisés comme étant de bonnes pièces. Lors de l’exécution, le modèle extrait et segmente tous les condensateurs électriques et en or comme un seul type. Dans la deuxième partie de l’inspection, l’outil de classification apprend les attributs de chaque condensateur, tout en tolérant les variations au sein du même type. Ainsi, il peut distinguer différents condensateurs électriques par leur couleur et leur marquage, même s’ils sont visuellement semblables. En se basant sur le modèle développé pendant l’apprentissage, Cognex Deep Learning trie et classe avec précision les condensateurs dans une seule image lors de l’exécution.

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