Adaptive Vision Deep Learning Add-On
Adaptive Vision Deep Learning Add-on podjetja Adaptive Vision, nadgrajuje in dodatno poenostavlja izdelavo aplikacij strojnega vida brez programerskega predznanja.
Spoznajte prednosti
Metoda strojnega učenja imenovana globoko učenje (angl. deep learning), temelji na uporabi večslojnih nevronskih mrež. Med drugim je, le z uporabo slik dobrih in slabih vzorcev, z globokim učenjem možno pri objektih zaznati različne napake, jih razvrstiti v kategorije, izluščiti njihove površinske značilke, jih segmentirati na sliki, ipd. Nadaljnje vhodne slike so nato avtomatsko klasificirane.
Globoko učenje je še posebej primerno za zaznavanje napak na površini deformabilnih objektov ter v situacijah, kjer je definicija napake le približna ali ni izmerljiva ter omejena s tolerancami.
Izkoristite orodja za strojno učenje
Za pripravo aplikacije oz. modela z Adaptive Vision Deep Learning lahko zadošča že 20–50 slik vzorcev, pri čemer se postopek učenja, ob priporočeni uporabi zmogljivega grafičnega procesorja, izvede v zgolj petih minutah. Prav tako hitro je tudi izvajanje klasifikacije – tipično 100 ms za 1MP na grafičnem procesorju.
Uporabniku je na voljo pet predpripravljenih orodij s katerimi lahko hitro izvede različno kontrolo: klasificira ali segmentira objekte, detektira značilnosti ali anomalije ter lokalizira točke.
Izberite nadzorovano ali nenadzorovano globoko učenje
Pri nadzorovanem učenju uporabnik na slikah slabih vzorcev označi poškodbe. Pri nenadzorovanem učenju pa uporabnik v orodje le vnese čim večje število slik dobrih in slabih vzorcev, na osnovi katerih orodje samodejno generira ustrezen model za kasnejšo klasifikacijo. Prav tako programsko orodje samodejno razdeli uvožene slike na učno množico in množico za ovrednotenje (validacijo) modela.
Uvoz slik in priprava modela potekata v preglednem vmesniku, ki je primeren tako za začetnike kot napredne uporabnike, ki želijo večji nadzor nad parametri ustvarjanja modela.
Adaptive Vision Deep Learning primeri aplikacij
Adaptive Vision Deep Learning omogoča uporabo strojnega vida pri:
- detekciji napak na površinah: razpok, okvar ali razbarvanja,
- detekciji oblike napak: odvečnih ali manjkajočih delov, deformacij oblike,
- natančni lokalizaciji robov,
- odkrivanju napak v vzorcih objektov,
- analizi kakovosti različno oblikovanih objektov,
- ločevanju, sortiranju, primerjavi in prepoznavi objektov glede na vnaprej določene skupine.
Želite dodatne informacije?
Izpolnite obrazec in kontaktirali vas bomo v najkrajšem možnem času.
Ne prezrite novosti.
Prijavite se na naše e-novice!
Prejeli boste samo kvalitetne informacije o opremi za avtomatizacijo vodilnih proizvajalcev s katero lahko premagate konkurenco.
