Tecnologia Deep Learning vs. Visão Industrial e Inspeção Humana

Choosing between Machine Vision and Deep Learning

A tecnóloga Deep Learning é flexível e robusta

Durante décadas, os sistemas de visão industrial ensinaram os computadores a realizar inspeções que detectam defeitos, contaminações, falhas funcionais e outras irregularidades nos produtos fabricados. A inspeção visual humana prevalece, no entanto, em situações que exigem o aprendizado pelo exemplo e a apreciação de desvios aceitáveis do controle. A visão industrial, ao contrário, oferece a velocidade e a robustez que apenas um sistema computadorizado consegue.

Visão Industrial

A visão industrial se destaca na medição quantitativa de um cenário estruturado devido à sua velocidade, precisão e repetibilidade. Um sistema de visão industrial construído com a resolução de câmera correta e ótica pode facilmente inspecionar detalhes pequenos demais para serem percebidos pelo olho humano e inspecioná-los com maior confiabilidade e menos erros. Em uma linha de produção, os sistemas de visão industrial podem inspecionar centenas ou milhares de peças por minuto de forma confiável e repetida, excedendo em muito as capacidades de inspeção dos seres humanos.

Ao contrário da visão industrial tradicional, os seres humanos são adeptos da distinção entre defeitos cosméticos e funcionais sutis, além de apreciar variações na aparência das peças que podem afetar a qualidade visível. Embora limitado na taxa em que eles podem processar informações, os seres humanos são capazes de conceituar e generalizar. Os seres humanos se destacam em aprender pelo exemplo e são capazes de distinguir o que realmente importa quando se trata de pequenas anomalias entre as peças. Isso faz da visão humana a melhor escolha, em muitos casos, para a interpretação qualitativa de uma cena complexa e desestruturada - especialmente aquelas com defeitos sutis e falhas imprevisíveis.

Inspetores Humanos

A tecnologia Deep Learning usa redes neurais que imitam a inteligência humana para distinguir anomalias, peças e caracteres, tolerando variações naturais em padrões complexos. Desta forma, a tecnologia Deep Learning combina a flexibilidade da inspeção visual humana com a velocidade e a robustez de um sistema computadorizado.

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