Adaptive Vision dodatak za duboko učenje

Adaptive Vision Dodatak za duboko učenje tvrtke Adaptive Vision ,nadograđuje i dodatno pojednostavljuje izradu aplikacija strojnog vida bez pozadinskog znanja programiranja. 

Korištenje i prednosti dubokog učenja Adaptive Vision Studio 

Metoda strojnog učenja nazvana duboko učenje temelji se na korištenju višeslojnih neuronskih mreža. Između ostalog, samo korištenjem slika dobrih i loših uzoraka, uz dubinsko učenje moguće je detektirati razne nedostatke u objektima, razvrstati ih u kategorije, izdvojiti njihove površinske karakteristike, segmentirati ih na slici itd. daljnje ulazne slike su zatim automatski klasificirane.

Dubinsko učenje posebno je prikladno za otkrivanje nedostataka na  površini deformabilnih objekata i u situacijama kada je definicija defekta samo približna ili nije mjerljiva i ograničena tolerancijama.

Adaptive Vision Studio Dubinsko učenje

Želite kupiti našu opremu za mašinsko vizijo?

Posjetite našu B2B trgovinu

Alati za strojno učenje 

Za pripremu aplikacije ili modela s Adaptive Vision Deep Learning može stati 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 1MP na GPU-u.

Korisnik ima pet unaprijed pripremljenih alata s kojima može brzo izvršiti razne kontrole: klasificirati ili segmentirati objekte, otkriti značajke ili anomalije te lokalizirati točke.

KLIKNITE OVDJE I PREUZMITE BROŠURU

Odaberite između nadziranog ili nenadziranog dubokog učenja

U kontroliranom učenju, korisnik označava ozljede na slikama loših uzoraka. U slučaju nekontroliranog učenja, korisnik u alat unosi samo što više slika dobrih i loših uzoraka na temelju kojih alat automatski generira odgovarajući model za kasniju klasifikaciju. Također, softverski alat automatski dijeli uvezene slike u skup za učenje i skup za evaluaciju (validaciju) modela. 

Uvoz slike i priprema modela odvijaju se u transparentnom sučelju, koje je pogodno i za početnike i za napredne korisnike koji žele veću kontrolu nad parametrima izrade modela. 

Primjeri primjene  

Adaptive Vision Deep Learning omogućuje korištenje strojnog vida u: 

  • otkrivanju nedostataka na površinama: pukotina, nedostataka ili promjena boje, 
  • otkrivanju oblika defekta: suvišni dijelovi ili dijelovi koji nedostaju, deformacije oblika, 
  • preciznoj lokalizaciji rubova, 
  • otkrivanju nedostataka u uzorcima predmeta, 
  • analizi kvalitete različito projektiranih objekata, 
  • odvajanju, sortiranju, uspoređivanju i identificiranju objekata prema unaprijed definiranim skupinama. 

Želite znati više?

Ispunite kontakt obrazac i javit ćemo vam se uskoro.

Pretplatite se na naš newsletter!

    Ne propustite druge povezane vijesti