深度学习

工厂自动化的深度学习

深度学习技术用于先进的生产实践，用于质量检验和其他基于判断的用途。它结合了人工智能和机器视觉。

深度学习解决方案:

• 智能相机,Cognex D900系列
• 〇以PC为基础的视觉Cognex Vidi
• 〇以PC为基础的视觉Halcon

什么是深度学习?

深度学习软件教会机器人和机器去做人类自然会做的事情，也就是通过例子学习。新的、低成本的硬件使得仿生的、多层的“深层”神经网络能够模拟人类大脑中的神经网络。从最初训练时开发的核心逻辑(与人类互动)开始，深度神经网络可以提高性能，因为它们随后会呈现新的图像、语音和文本。这给了制造技术惊人的新能力，识别图像，区分趋势，并作出智能预测和决策。

深度学习软件解决方案

基于深度学习的图像分析将人类视觉检测的特异性和灵活性与计算机系统的可靠性、一致性和速度相结合。深度学习模型可以精确和重复地解决复杂的视觉应用程序，这些应用程序编程过于复杂，通常不可能使用传统机器视觉方法进行维护。深度学习模型可以区分不可接受的缺陷，同时容忍复杂模式中的自然变化。它们可以很容易地适应新的例子，而无需重新编程其核心算法。

58必威苹果 能够比人类或传统机器视觉解决方案更有效地执行基于判断的应用程序:
越来越多的领先制造商正转向深度学习解决方案和人工智能，以解决他们最复杂的自动化挑战。

• 部分位置
• 检查
• 分类
• 字符识别

新的基于深度学习的软件帮助机器识别图像，区分趋势，并做出智能预测和决策。

深度学习vs机器视觉系统

传统的机器视觉系统性能可靠，部件一致，制造精良。它们通过逐步过滤和基于规则的算法进行操作，这比人工检查更具成本效益。但是，随着异常和缺陷库的增长，算法对编程变得具有挑战性。

基于深度学习的图像分析擅长于:

• 复杂的化妆品检验
• 纹理与材料分类
• 装配验证
• 变形和可变的特征位置
• 挑战OCR，包括扭曲打印

制造商正转向深度学习解决方案，以解决他们最复杂的自动化挑战。

深度学习已经把以前需要视觉专业知识的应用变成了由非视觉专家解决的工程挑战。深度学习将逻辑负担从开发基于规则的算法并编写脚本的应用程序开发人员转移到培训系统的工程师。它还为解决没有人工检查的应用开辟了新的可能性。通过这种方式，深度学习使机器视觉更容易使用，同时扩大了什么是一个
电脑和摄像头可准确检测。

针对工厂自动化进行优化的基于深度学习的软件现在允许许多行业的公司创建开创性的检测系统，推动机器视觉的边界，并邀请工业自动化的未来。这些新的检测系统结合了人类视觉检测的特异性和灵活性，以及计算机系统的可靠性、可重复性和强大功能。

这样就可以:·

• 自动化以前无法编程的应用程序
• 减少错误率
• 减少停机时间
• 加快检查
• 提高产量

基于深度学习的图像分析将人类检测的特异性和灵活性与计算机的可靠性和速度相结合。

与Fisher Smith合作实施深度学习解决方案

与任何技术一样，它的使用都有一个学习曲线，通过使用经验丰富的集成合作伙伴，您可以从这种处理技术中提取全部价值。此外，我们还需要大量参与为深度学习正确标记和培训图像，我们拥有技能、现实世界经验和尖端硬件，可以为您的应用程序最好地培训和部署健壮的DL解决方案。所有硬件解决方案都是作为边缘推理运行的，即没有数据被转移到云端进行处理，所有决策都是在本地以生产速度做出的，这使得工业部署可靠、快速、安全、健壮和可扩展。