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Come avviare un progetto di automazione dello stabilimento basato sul deep learning in cinque passaggi

how to implement a deep learning project

L'analisi d'immagini con deep learning sta offrendo nuove opportunità di automazione dello stabilimento in una vasta gamma di settori. Dall'ispezione di difetti superficiali allo smistamento di componenti variabili, alla verifica di assemblaggi finali, alla valutazione della qualità dei prodotti o alla lettura di testo complesso, i sistemi di visione dotati di funzionalità deep learning sono in grado di gestire numerose applicazioni.

La visione industriale tradizionale o ldquo;basata su regolerdquo; funziona in maniera affidabile con componenti coerenti e ben costruiti ed eccelle nelle applicazioni di alta precisione. Tra queste rientrano applicazioni di guida, identificazione, misurazione e ispezione, che possono essere realizzate tutte a velocità estremamente elevate e con estrema precisione. Questo tipo di visione industriale è eccezionale con variabili note: un componente è presente o assente? Esattamente quanto distante è questo oggetto da quello? Dove deve fissare questo componente questo robot? Questi compiti sono facili da implementare lungo la catena di montaggio in un ambiente controllato. Ma cosa succede quando le cose non sono così chiare?

Accedi al deep learning per la visione industriale. Il deep learning utilizza algoritmi basati su esempi e reti neurali per analizzare i difetti, localizzare e classificare gli oggetti e leggere le marcature stampate. Insegnare a un computer quale sia una buona immagine sulla base di una serie di esempi, gli consentirà di distinguere tra un componente buono e uno difettoso, considerando le variazioni previste.

I primi passi con il deep learning - Dispositivo mobile basato su esempi 

Tuttavia, i responsabili degli stabilimenti esitano giustamente a mettere a rischio i loro processi qualificati esistenti in favore di premi potenziali ottenibili con una tecnologia nuova. Se un responsabile degli impianti introduce una tecnologia nuova e migliora l'efficienza, ottiene un bonus. Se introduce nuove tecnologie e ciò causa un arresto della linea, gli impatti negativi sono numerosi.

Implementazione del deep learning in cinque passaggi

Ma implementare con successo il deep learning in una strategia di automazione può portare a risparmi sui costi, migliorare processi interni inefficienti, automatizzare applicazioni di ispezione complesse che sono impossibili da gestire con strumenti di visione basati su regole e contribuire ad aumentare la produttività. 

Ecco cinque aspetti da considerare prima di implementare il primo progetto pilota di deep learning: 

  1. Definire aspettative adeguate
  2. Comprendere la redditività del capitale investito del deep learning
  3. Controllare la pianificazione e le esigenze in termini di risorse
  4. Iniziare in piccolo con un progetto pilota iniziale
  5. Attuazione di un approccio di implementazione graduale del progetto

La guida approfondita che segue può aiutare gli stabilimenti e i produttori alle prime armi con il deep learning ad evitare costosi passi falsi e perdite di tempo, generando allo stesso tempo consenso a livello di organizzazione in considerazione dei notevoli vantaggi offerti da questa tecnologia. Se realizzato in maniera opportuna, il primo progetto può consentire una distribuzione più strategica ambiziosa a tutta l'azienda.

Per saperne di più su questi cinque passaggi, scarica la guida gratuita ldquo;I primi passi con un progetto di automazione dello stabilimento con deep learning.rdquo;

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La visione industriale tradizionale o ldquo;basata su regolerdquo; funziona in maniera affidabile con componenti coerenti e ben costruiti ed eccelle nelle applicazioni di alta precisione. Tra queste rientrano applicazioni di guida, identificazione, misurazione e ispezione, che possono essere realizzate tutte a velocità estremamente elevate e con estrema precisione. Questo tipo di visione industriale è eccezionale con variabili note: un componente è presente o assente? Esattamente quanto distante è questo oggetto da quello? Dove deve fissare questo componente questo robot? Questi compiti sono facili da implementare lungo la catena di montaggio in un ambiente controllato. Ma cosa succede quando le cose non sono così chiare?

Accedi al deep learning per la visione industriale. Il deep learning utilizza algoritmi basati su esempi e reti neurali per analizzare i difetti, localizzare e classificare gli oggetti e leggere le marcature stampate. Insegnare a un computer quale sia una buona immagine sulla base di una serie di esempi, gli consentirà di distinguere tra un componente buono e uno difettoso, considerando le variazioni previste.

I primi passi con il deep learning - Dispositivo mobile basato su esempi 

Tuttavia, i responsabili degli stabilimenti esitano giustamente a mettere a rischio i loro processi qualificati esistenti in favore di premi potenziali ottenibili con una tecnologia nuova. Se un responsabile degli impianti introduce una tecnologia nuova e migliora l'efficienza, ottiene un bonus. Se introduce nuove tecnologie e ciò causa un arresto della linea, gli impatti negativi sono numerosi.

Implementazione del deep learning in cinque passaggi

Ma implementare con successo il deep learning in una strategia di automazione può portare a risparmi sui costi, migliorare processi interni inefficienti, automatizzare applicazioni di ispezione complesse che sono impossibili da gestire con strumenti di visione basati su regole e contribuire ad aumentare la produttività. 

Ecco cinque aspetti da considerare prima di implementare il primo progetto pilota di deep learning: 

  1. Definire aspettative adeguate
  2. Comprendere la redditività del capitale investito del deep learning
  3. Controllare la pianificazione e le esigenze in termini di risorse
  4. Iniziare in piccolo con un progetto pilota iniziale
  5. Attuazione di un approccio di implementazione graduale del progetto

La guida approfondita che segue può aiutare gli stabilimenti e i produttori alle prime armi con il deep learning ad evitare costosi passi falsi e perdite di tempo, generando allo stesso tempo consenso a livello di organizzazione in considerazione dei notevoli vantaggi offerti da questa tecnologia. Se realizzato in maniera opportuna, il primo progetto può consentire una distribuzione più strategica ambiziosa a tutta l'azienda.

Per saperne di più su questi cinque passaggi, scarica la guida gratuita ldquo;I primi passi con un progetto di automazione dello stabilimento con deep learning.rdquo;

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