如何以五個步驟開始深度學習工廠自動化專案

how to implement a deep learning project

深度學習圖像分析在各行各業開啟工廠自動化的機會。從檢測表面缺陷到將多變的組件分類、檢查最終裝配、將產品的品質分級,或讀取難讀的文字,具備深度學習能力的視覺系統能夠處理無數的新應用。

「基於規則」的傳統機器視覺能可靠地處理一致且製造良好的組件,並在高精準度應用有優異表現。包括引導、識別、測量以及檢測在內,全部能以極快的速度與絕佳的精準度執行。這類機器視覺處理已知變化的能力出色:組件存在與否?此物件實際上與另一物件相距多遠?此機器人需要在何處固定此組件?在受控環境中的裝配生產線上,可以輕鬆部署這些工作。但當情況並非如此明確時,該怎麼辦呢?

進入深度學習之於機器視覺的應用。深度學習使用基於範例的演算法與神經網路,分析缺陷、找到並分類物件,以及讀取列印的標識。使用大量範例教導電腦識別合格的圖像,使電腦能夠考量那些預期的變化,進而辨識合格與有缺陷組件之間的差異。

開始使用深度學習 - 基於範例的行動裝置 

然而,為了獲得新技術的潛在回報,要賭上現有的合格流程,工廠經理自然會感到猶豫不決。如果工廠經理引進新技術,進而改進效率,工廠可因此獲益。如果引進新技術,卻導致生產線停工,負面影響多不勝數。

以五個步驟實作深度學習

但在自動化策略成功實作深度學習,不僅可節省成本、改進效率不彰的內部流程、將無法使用規則式視覺工具的複雜檢測應用自動化,還能協助提高產能。

在部署第一個深度學習試驗專案之前,請考量以下五個方面:

  1. 設定適當期望
  2. 瞭解深度學習的投資報酬率
  3. 掌握您的資源規劃與需求
  4. 以小型的初始試驗專案開始
  5. 以分階段的方式進行專案

下列深度指南可協助初識深度學習的工廠與製造廠商,避免失策而付出高昂代價並損失時間,同時展現技術的龐大優勢以獲得組織支持。若能適當完成,首個成功專案可以引領推出更多抱負不凡的策略。

如需瞭解這五個步驟,請下載免費指南:開始使用深度學習工廠自動化專案。”

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深度學習圖像分析在各行各業開啟工廠自動化的機會。從檢測表面缺陷到將多變的組件分類、檢查最終裝配、將產品的品質分級,或讀取難讀的文字,具備深度學習能力的視覺系統能夠處理無數的新應用。

「基於規則」的傳統機器視覺能可靠地處理一致且製造良好的組件,並在高精準度應用有優異表現。包括引導、識別、測量以及檢測在內,全部能以極快的速度與絕佳的精準度執行。這類機器視覺處理已知變化的能力出色:組件存在與否?此物件實際上與另一物件相距多遠?此機器人需要在何處固定此組件?在受控環境中的裝配生產線上,可以輕鬆部署這些工作。但當情況並非如此明確時,該怎麼辦呢?

進入深度學習之於機器視覺的應用。深度學習使用基於範例的演算法與神經網路,分析缺陷、找到並分類物件,以及讀取列印的標識。使用大量範例教導電腦識別合格的圖像,使電腦能夠考量那些預期的變化,進而辨識合格與有缺陷組件之間的差異。

開始使用深度學習 - 基於範例的行動裝置 

然而,為了獲得新技術的潛在回報,要賭上現有的合格流程,工廠經理自然會感到猶豫不決。如果工廠經理引進新技術,進而改進效率,工廠可因此獲益。如果引進新技術,卻導致生產線停工,負面影響多不勝數。

以五個步驟實作深度學習

但在自動化策略成功實作深度學習,不僅可節省成本、改進效率不彰的內部流程、將無法使用規則式視覺工具的複雜檢測應用自動化,還能協助提高產能。

在部署第一個深度學習試驗專案之前,請考量以下五個方面:

  1. 設定適當期望
  2. 瞭解深度學習的投資報酬率
  3. 掌握您的資源規劃與需求
  4. 以小型的初始試驗專案開始
  5. 以分階段的方式進行專案

下列深度指南可協助初識深度學習的工廠與製造廠商,避免失策而付出高昂代價並損失時間,同時展現技術的龐大優勢以獲得組織支持。若能適當完成,首個成功專案可以引領推出更多抱負不凡的策略。

如需瞭解這五個步驟,請下載免費指南:開始使用深度學習工廠自動化專案。”

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