Adaptive Vision Deep Learning dodatak
Adaptive Vision Dodatak za deep learning kompanije Adaptive Vision , nadograđuje i dodatno pojednostavljuje proizvodnju aplikacija za vision inspekcijske sisteme bez pozadinskog znanja programiranja.
Korištenje i prednosti Deep Learning-a Adaptive Vision Studia
Metoda mašinskog učenja koja se zove deep learning zasniva se na upotrebi višeslojnih neuronskih mreža. Između ostalog, samo korištenjem slika dobrih i loših uzoraka, uz deep learning moguće je otkriti različite nedostatke u objektima, klasifikovati ih u kategorije, izdvojiti njihove površinske karakteristike, segmentirati ih na slici, itd. Dalje ulazne slike su tada automatski klasifikovane.
Deep Learning je posebno pogodno za otkrivanje defekata na površini deformabilnih objekata i u situacijama kada je definicija defekta samo približna ili nije mjerljiva i ograničena tolerancijama.
Alati za mašinsko učenje
Za pripremu aplikacije ili modela sa Adaptive Vision Deep Learning može da stane čak 20-50 uzoraka slika, a proces učenja, uz preporučenu upotrebu moćnog grafičkog procesora, izvodi se za samo pet minuta. Klasifikacija je također brza – obično 100 ms za 1 MP na GPU-u.
Korisnik ima pet unaprijed pripremljenih alata pomoću kojih može brzo da izvrši različite kontrole: klasifikuje ili segmentira objekte, otkriva karakteristike ili anomalije i lokalizuje tačke.
Izaberite između nadgledanog ili nenadgledanog deep learning-a
U kontrolisanom učenju, korisnik označava povrede na slikama loših obrazaca. U slučaju nekontrolisanog učenja, korisnik u alat unosi samo što više slika dobrih i loših uzoraka, na osnovu čega alat automatski generiše odgovarajući model za kasniju klasifikaciju. Također, softverski alat automatski dijeli uvezene slike u folder za učenje i folder za evaluaciju (validaciju) modela.
Uvoz slika i priprema modela odvijaju se u transparentnom interfejsu, koji je pogodan kako za početnike tako i za napredne korisnike koji žele veću kontrolu nad parametrima kreiranja modela.
Primjeri primjene
Adaptive Vision Deep Learning omogućava korišctenje vision inspekcijskih sistema u:
- otkrivanju nedostataka na površinama: pukotine, defekti ili promjena boje,
- detekciji oblika defekta: suvišni dijelovi ili dijelovi koji nedostaju, deformacije oblika,
- preciznoj lokalizaciji ivica,
- otkrivanju nedostataka u uzorcima predmeta,
- analizi kvaliteta različito projektovanih objekata,
- razdvajanju, sortiranju, upoređivanju i identifikaciji objekata prema unaprijed definisanim grupama.
Želite saznati više?
Popunite formu i javićemo Vam se u najkraćem mogućem roku.
Pretplatite se na naš newsletter!
