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Deep learning

Scelta fra visione industriale e deep learning

Choosing between Machine Vision and Deep Learning

I requisiti dell'applicazione determinano i metodi di ispezione più appropriati

L'analisi di immagine basata sul deep learning e la visione industriale tradizionale sono tecnologie complementari, con capacità che si sovrappongono e ambiti in cui ciascuna eccelle. La scelta fra visione industriale tradizionale e deep learning dipende da:
  • il tipo di applicazione da risolvere
  • la quantità di dati da elaborare
  • le capacità di elaborazione
Le tradizionali tecnologie di programmazione basate su regole offrono prestazioni migliori in termini di:
  • Misurazione
  • Allineamento di precisione
L'analisi di immagine basata sul deep learning eccelle in termini di:
  • Ispezione estetica complessa
  • Classificazione di texture e materiale
  • Verifica di assemblaggi
  • Localizzazione di caratteristiche deformate e variabili
  • OCR complessi, incluse le stampe distorte

Alcune applicazioni possono richiedere entrambe le tecnologie. Ad esempio, la visione tradizionale è la scelta ideale per focalizzare precisamente un'area di interesse, il deep learning per ispezionarla. Il risultato di un'ispezione basata sul deep learning può poi essere affidato alla visione tradizionale per una misurazione precisa della dimensione e della forma del difetto.

Utilizzo della visione industriale e del deep learning a confronto

L'analisi di immagine basata sul deep learning e la visione industriale tradizionale sono tecnologie complementari, con capacità che si sovrappongono e ambiti in cui ciascuna eccelle. Alcune applicazioni possono richiedere o comportare l'uso di entrambe le tecnologie.

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