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.

Korišćenje 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 korišćenjem 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 merljiva i ograničena tolerancijama.

Adaptive Vision Studio Deep Learning

Želite kupiti našu opremu za Vision sisteme?

Posetite naš B2B store

Alati za mašinsko učenje

Za pripremu aplikacije ili modela sa Adaptive Vision Deep Learning može da stane čak 20-50 uzoraka slika,  proces učenja, uz preporučenu upotrebu moćnog grafičkog procesora, izvodi se za samo pet minuta. Klasifikacija je takođe brza – obično 100 ms za 1 MP na GPU-u.

Korisnik ima pet unapred pripremljenih alata pomoću kojih može brzo da izvrši različite kontrole: klasifikuje ili segmentira objekte, otkriva karakteristike ili anomalije i lokalizuje tačke.

Kliknite ovde i preuzmite brošuru

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. Takođe, softverski alat automatski deli 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.

Primeri primene

Adaptive Vision Deep Learning omogućava korišćenje Vision inspekcijskih sistema u:

  • otkrivanju nedostataka na površinama: pukotine, defekti ili promena boje,
  • detekciji oblika defekta: suvišni delovi ili delovi koji nedostaju, deformacije oblika,
  • preciznoj lokalizaciji ivica,
  • otkrivanju nedostataka u uzorcima predmeta,
  • analizi kvaliteta različito projektovanih objekata,
  • razdvajanju, sortiranju, upoređivanju i identifikaciji objekata prema unapred definisanim grupama.

Želite saznati više?

Popunite formu i javićemo Vam se u najkraćem mogućem roku.

Prijavite se na naš newsletter!

Dobićete samo kvalitetne vesti i podsetnike na webinarima o vodećoj opremi za automatizaciju, pomoću koje možete da pobedite konkurenciju.

Ne propustite druge povezane vesti