Como Treinar e Implementar a Tecnologia Edge Learning

Mulher usando capacete olhando para uma tela sobreposta com o ícone de cérebro de edge learning

O treinamento da tecnologia edge learning é semelhante ao treinamento de um novo funcionário no setor.

O que um usuário de edge learning precisa saber não é como os sistemas de visão ou a inteligência artificial (IA) funcionam, mas qual é o problema que precisam resolver. Se for objetivo, por exemplo, classificar peças aceitáveis e não aceitáveis como OK (aprovado)/NG (reprovado), o usuário precisa saber quais peças são aceitáveis e quais não são. Isso pode incluir conhecimento não facilmente perceptível, derivado de testes mais para frente, que revelam defeitos difíceis para um ser humano detectar. a tecnologia edge learning é especialmente eficaz para determinar quais variações são significativas na peça e quais são puramente estéticas e não afetam sua funcionalidade.

A tecnologia edge learning não está limitada à classificação binária, mas pode classificar em diversas categorias. Se as peças precisarem ser classificadas em três ou quatro categorias diferentes, dependendo dos componentes ou configurações, isso pode ser implementado com a mesma facilidade. Ela também pode direcionar a atenção para várias zonas de interesse (regions of interest, ROI) na imagem. E, naturalmente, várias zonas de interesse e várias categorias podem ser tratadas em conjunto, como no exemplo de classificação aqui (link para a página com o exemplo de bandeja de comida congelada).

Confira abaixo um tutorial passo a passo sobre como treinar e implementar ferramentas de edge learning.


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