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Deep learning

Deep learning per ispezioni complesse

ViDi examples OCR missing component, bad stitch, chipped screw hole

Il deep learning unisce la capacità di autoapprendimento di un ispettore umano con la velocità e la ripetibilità di un sistema computerizzato.

Utilizzata per localizzare, leggere, ispezionare o classificare caratteristiche di interesse, l'analisi dell'immagine con deep learning si distingue dalla visione tradizionale per la capacità di concettualizzare e generalizzare l'aspetto di un componente sulla base delle sue caratteristiche distintive, anche quando variano o deviano leggermente.

L'analisi di immagine basata sul deep learning è particolarmente indicata per ispezioni estetiche di superfici di natura complessa: modelli che variano in maniera leggera ma tollerabile e variazioni di posizione che precludono l'uso di metodi basati sulla frequenza spaziale. Il deep learning eccelle con superfici complesse e difetti estetici, come graffi e ammaccature su componenti torniti, spazzolati o lucidi.

La tecnologia di deep learning utilizza reti neurali che simulano l’intelligenza umana al fine di distinguere anomalie cosmetiche, tollerando al contempo variazioni naturali in modelli complessi. Il deep learning offre un vantaggio rispetto agli approcci tradizionali di visione industriale che hanno difficoltà a rilevare la variabilità e la deviazione tra componenti estremamente simili tra loro dal punto di vista visivo. Nell'automazione dello stabilimento, un software basato sul deep learning come Cognex Deep Learning è ora in grado di svolgere operazioni di ispezione di tipo valutativo con maggiore efficienza rispetto agli esseri umani o a soluzioni tradizionali di visione industriale.

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