ディープラーニング

ディープラーニングソフトウェアの仕組み

ViDi Deep Learning Tools 4 examples locate, analyze, classify, read

例から学び、判断に基づく決定を行うニューラルネットワーク

ディープラーニングソフトウェアは、検査員が学習するのと同じように、部品の特長、異常、クラスなどを示す一連のラベル画像から学びます。教師あり学習では、明示的な欠陥をシステムに認識させます。複数の形で提示される欠陥の場合、システムは学習モードの自己学習で、明確でも許容されるばらつきを含む、対象の通常の外観を学びます。

ソフトウェアは代表的な画像に基づいて基準モデルを作成します。これは繰り返し作業による継続的な改善であり、このときパラメータを調整したり、結果を検証して、モデルが希望どおりに機能するよう調整できます。実行時、ソフトウェアは一連の新しい画像からデータを抽出し、ニューラルネットワークは、部品のローカライズ、異常の抽出、その分類を行います。

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