Deep learning

Le choix entre la vision industrielle et le deep learning

Choosing between Machine Vision and 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
Les technologies de programmation basées sur les règles classiques sont plus performantes dans les applications suivantes :
  • Mesure
  • Alignement de précision
L'analyse d'images basée sur le deep learning excelle dans les applications suivantes :
  • 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.

Applications de la vision industrielle et du deep learning

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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