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L'industrie se tourne de plus en plus vers la technologie de deep learning pour résoudre des tâches d'inspection industrielle trop compliquées, fastidieuses et coûteuses à programmer à l'aide de la vision industrielle classique. Cognex ViDi est le premier logiciel basé sur le deep learning conçu pour répondre aux besoins de ces applications complexes dans l'automatisation industrielle.

Avantages pour la production

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. Le deep learning est avantageux par rapport aux approches de vision industrielle classiques, qui ont du mal à déterminer la variabilité et l'écart entre des pièces visuellement très semblables

Le logiciel basé sur le deep learning optimisé pour l'automatisation industrielle peut :
  • Répondre aux besoins des applications de vision trop difficiles à programmer à l'aide d'algorithmes basés sur les règles ;
  • Faire face aux arrière-plans confus et images de mauvaise qualité ;
  • Gérer des applications et être réentraîné dans l'atelier ;
  • Être adapté à de nouveaux exemples, sans avoir à reprogrammer les algorithmes de base ;
  • Être utilisé par des experts dans d'autres domaines.

Dans l'automatisation industrielle, les logiciels basés sur le deep learning, tels que VisionPro ViDi, peuvent 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 ou les solutions de vision industrielle classiques.

Installation et utilisation faciles et rapides

Contrairement aux systèmes de vision industrielle qui utilisent des algorithmes basés sur les règles de filtrage étape par étape, un logiciel d'analyse d'images basé sur le deep learning apprend, de la même façon qu'un inspecteur humain, à partir d'exemples, à savoir une série d'images et de données d'apprentissage annotées qui représentent les caractéristiques, anomalies et classes connues d'une pièce. Pendant l'apprentissage, le logiciel développe des réseaux neuronaux qui peuvent modéliser l'aspect normal et les défauts d'une pièce. Lors de l'exécution, le logiciel localise les pièces, extrait les anomalies, classe les pièces et déchiffre même les caractères difficiles à lire avec rapidité, fiabilité et précision.

Pour plus d'informations sur l'analyse d'images basée sur le deep learning Cognex:

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