Odkrywanie przemysłowego widzenia maszynowego z wykorzystaniem głębokiego uczenia i kamer przemysłowych
Przemysłowe widzenie maszynowe szybko się zmienia, a deep learning wyznacza kierunek tych zmian. Oprogramowanie Deep Learning oferuje wydajną, niezawodną analizę obrazu opartą na AI dla fabryk i linii produkcyjnych na całym świecie. W połączeniu z wysokiej jakości kamerami przemysłowymi VA Imaging, Deep Learning pomaga rozwiązywać trudne problemy inspekcji i klasyfikacji, z którymi tradycyjne systemy vision nie są w stanie sobie poradzić.
Czym jest głębokie uczenie?
Deep Learning - zestaw łatwych w użyciu, niezależnych od sprzętu narzędzi programowych, które umożliwiają szybkie tworzenie niestandardowych zastosowań widzenia maszynowego.
W przeciwieństwie do starszych systemów vision wykorzystujących stałe reguły, Deep Learning wykorzystuje duże sieci neuronowe zaprojektowane specjalnie do inspekcji przemysłowych. Dzięki temu doskonale sprawdza się w wykrywaniu trudnych problemów, takich jak pęknięcia na panelach słonecznych, sortowanie mieszanych orzechów czy sprawdzanie, czy pudełka sushi są prawidłowo zapakowane.
Jak działa Deep Learning?
Głębokie uczenie działa podobnie jak ludzki mózg, wykorzystując warstwy sztucznych sieci neuronowych. Deep Learning wykorzystuje głównie konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) do klasyfikacji obrazów, wykrywania obiektów i segmentacji części.
Oto proste wyjaśnienie:
Warstwy konwolucyjne skanują obrazy w celu wykrywania prostych cech, takich jak krawędzie lub tekstury.
Głębsze warstwy łączą te cechy, aby wykrywać bardziej złożone wzorce, takie jak defekty lub typy produktów.
Warstwy pooling zmniejszają rozmiar danych, zachowując ważne informacje, co przyspiesza przetwarzanie.
W pełni połączone warstwy następnie określają, co przedstawia obraz - na przykład klasyfikują obiekty lub wykrywają błędy.
System uczy się, analizując wiele oznaczonych obrazów, i z czasem się doskonali. Dzięki temu doskonale sprawdza się w inspekcji obiektów różniących się kształtem lub mających niejednoznaczne szczegóły, w przypadku których tradycyjne metody często zawodzą.
Kluczowe cechy głębokiego uczenia
- Uczy się na zaledwie 20 do 50 obrazach próbki i tworzy tysiące wariantów do trenowania.
- Wykorzystuje moc GPU do szybkiego trenowania; działa na CPU lub GPU w środowisku produkcyjnym.
- Obejmuje narzędzia do wykrywania cech i anomalii, zaawansowanego OCR, klasyfikacji, segmentacji i lokalizacji punktów.
- Umożliwia łatwe ponowne trenowanie przez pracowników fabryki bez pomocy ekspertów.
- Zawiera gotowe do użycia filtry analizy obrazu, które działają na każdym sprzęcie.
Przegląd narzędzi Deep Learning
Gdzie można stosować głębokie uczenie?
Deep Learning sprawdza się dobrze w wielu branżach:
- Inspekcja powierzchni, takich jak panele słoneczne, drewno lub tekstylia, pod kątem pęknięć i zarysowań.
- Sortowanie i klasyfikowanie produktów spożywczych, takich jak orzechy.
- Obrazowanie medyczne i opieki zdrowotnej.
- Kontrola jakości opakowań produktów, takich jak pudełka na sushi lub części formowane.
- Sortowanie baterii do recyklingu.
- Naprowadzanie robotów do precyzyjnych zadań typu pick-and-place.
Połączenie Deep Learning z kamerami VA Imaging zapewnia wydajną i niezawodną konfigurację. Kamery VA Imaging zapewniają ostre obrazy, łączność klasy przemysłowej oraz wytrzymałą konstrukcję, odpowiednią do każdego środowiska fabrycznego.
Poznaj rzeczywiste zastosowania VA Imaging i Deep Learning, aby zrozumieć ogromny potencjał przemysłowego widzenia maszynowego, odwiedź nasz blog poświęcony Zastosowaniom i Rozwiązaniom Widzenia maszynowego, gdzie przedstawiamy rzeczywiste przykłady tego, jak produkty VA Imaging rewolucjonizują branże. Od usprawniania inspekcji opakowań i testowania komponentów elektronicznych po rozwój badań biomedycznych i systemów opartych na AI.
Dlaczego warto używać kamer VA Imaging z Deep Learning?
Nasze kamery przemysłowe są stworzone do wymagających zadań widzenia maszynowego:
- Wysoka rozdzielczość i duża liczba klatek na sekundę zapewniają wyraźne, szczegółowe obrazy.
- Różne opcje czujników, w tym kolorowe i monochromatyczne.
- Niezawodne połączenia przemysłowe, takie jak kamera GigE i kamera USB3.
- Kompaktowa i wytrzymała konstrukcja idealna do hal produkcyjnych.
Razem pomagają tworzyć kompletne systemy vision, które szybko i dokładnie wykrywają wady, klasyfikują produkty i odczytują złożone kody.
Jak trenować głębokie uczenie
Rozpoczęcie pracy jest łatwe:
- Zbierz od 20 do 50 oznaczonych obrazów przedstawiających dobre i wadliwe próbki.
- Zaimportuj je do Zastosowanie i wybierz odpowiednie narzędzie deep learning.
- Wytrenuj sieć neuronową, która automatycznie dzieli dane na zestawy treningowe i walidacyjne.
- Przetestuj model i w razie potrzeby dostrój go, aby uzyskać najlepsze wyniki.
Trening zwykle trwa 5–15 minut na nowoczesnym GPU.
Podsumowanie: przemysłowe widzenie maszynowe z głębokim uczeniem
Deep Learning zmienia przemysłową analizę obrazu, rozwiązując problemy, z którymi tradycyjne vision nie radzi sobie. W połączeniu z wysokiej jakości kamerami VA Imaging oferuje gotowe do użycia rozwiązanie dla producentów OEM, integratorów i producentów, którzy chcą zautomatyzować wymagające zadania inspekcji, klasyfikacji i OCR.
Jeśli mają Państwo pytania dotyczące tego, jak Deep Learning i kamery VA Imaging mogą usprawnić Państwa projekty widzenia maszynowego, prosimy nie wahać się z nami skontaktować. Prosimy wypełnić nasz formularz kontaktowy, aby uzyskać spersonalizowaną pomoc, a nasi eksperci z przyjemnością pomogą Państwu przenieść Państwa zastosowania na wyższy poziom.
Dowiedz się więcej o tym, jak kamery Deep Learning i VA Imaging mogą usprawnić Twoje projekty widzenia maszynowego na zebra.com/aurora-for-oem i va-imaging.com.