Высокоскоростная машина визуального контроля

Современные технологии компьютерного зрения, основанные на искусственном интеллекте и методах глубокого обучения, добились значительного прогресса за последнее десятилетие. Сегодня он широко используется для классификации изображений, распознавания лиц и объектов на изображениях. Итак, что же такое глубокое обучение? Как применяется глубокое обучение в визуальный инспекция?Что такое глубокое обучение?Глубокое обучение — это отрасль методов машинного обучения, состоящая из классификаторов, построенных на основе искусственных нейронных сетей. Принцип, лежащий в его основе, заключается в том, чтобы научить машины учиться на примерах. to обеспечитьe помеченные примеры конкретных типов данных в нейронную сеть. Модель извлекает общие закономерности из этих примеров и преобразует их в модель нейронной сети, содержащую эту информацию, что помогает классифицировать информацию, полученную в будущем.Визуальный осмотр, основанный на технологии глубокого обучения, позволяет добиться локализации, дифференциации дефектов, распознавания символов и многого другого, имитируя визуальный осмотр человека во время работы. Wчто это на самом деле означает? Например, если мы хотим создать визуальное инспекция программное обеспечение для проверки литиевых батарей, нам необходимо разработать алгоритм, основанный на глубоком обучении и обучать его на примерах дефектов, которые необходимо обнаружить. Имея данные о дефектах, нейросеть в конечном итоге обнаружит их без каких-либо дополнительных инструкций.Визуальный инспекция системы основанные на глубоком обучении, способны обнаруживать дефекты со сложными характеристиками. Они могут устранять не только сложные дефекты поверхности и внешнего вида, но также обобщать и концептуализировать поверхность литиевых батарей.Что такое сверточная нейронная сеть?Когда дело доходит до визуального инспекция на основе глубокое обучение, наиболее часто упоминаемой технологией является сверточная нейронная сеть (CNN). Итак, что же такое CNN?Сверточная нейронная сеть, или CNN, обладает особыми функциями, которые сохраняют пространственную информацию в сети, что делает ее более подходящей для задач классификации изображений. Его принципы основаны на биологических данных человеческого зрения, где зрение основано на нескольких слоях коры головного мозга, и каждый слой распознает все более сложную структурированную информацию. То, что мы воспринимаем, состоит из множества отдельных пикселей; затем распознаются геометрические композиции из этих пикселей, за которыми следуют более сложные элементы, такие как объекты, лица, человеческие тела и животные.Kглаз технологии Визуальное изображение AI инспекция использует сверточную нейронную сеть, уделяя больше внимания сетевым каскадам, разрабатывая различные методы каскадной сети, адаптированные к различным сценариям, которые точно отражают особенности изображения для повышения точности во время визуального инспекция.Как интегрировать визуальный AI инспекция Система?01 Требования CпрояснениеИнтеграция AI визуальный инспекция система обычно начинается с бизнес- и технического анализа. Во-первых, важно уточнить, какие типы дефектов должна обнаруживать система и в каких условиях окружающей среды она будет использоваться.02 Сбор и подготовка данныхПрежде чем разрабатывать глубокое обучение модели необходимо собрать и подготовить данные. Keye Technology создала надежную и богатую библиотеку алгоритмов за более чем десятилетие непрерывного развития и оптимизации. При проверке новых продуктов библиотеку алгоритмов можно использовать для поэтапного/переносного обучения, когда к первоначальным результатам обучения добавляется небольшое количество новых образцов, что значительно сокращает время обучения новым продуктам и обеспечивает быстрое обучение.03 Обучение и оценкаПосле сбора новых образцов следующим шагом будет обучение, проверка и оценка производительности и точности результатов модели.04 Развертывание и улучшениеПри развертывании визуального инспекция модели, крайне важно учитывать, насколько архитектура программного и аппаратного обеспечения системы соответствует возможностям модели.Случаи применения AI Visual инспекция СистемыУпаковочные контейнеры: подходят для контроля качества продукции, используются для обнаружения внешних дефектов, таких как черные пятна, заусенцы, зазоры и номера пресс-форм.Литиевые батареи. При производстве литиевых батарей во время таких процессов, как приварка шпилек уплотнения и сварка верхней крышки, часто возникают распространенные дефекты, такие как точечные отверстия, песчаные отверстия, царапины, неровности и неправильная сварка.