Deep Learning για Οπτικό Έλεγχο & Ανίχνευση Ελαττωμάτων
Σε ορισμένες εφαρμογές παραγωγής, τα ελαττώματα ή οι αποκλίσεις παρουσιάζουν μεγάλες διαφοροποιήσεις και είναι δύσκολο να περιγραφούν με σταθερούς κανόνες ελέγχου.
Τα συστήματα μηχανικής όρασης με Deep Learning εκπαιδεύονται με παραδείγματα εικόνων ώστε να αναγνωρίζουν μοτίβα, χαρακτηριστικά και αποκλίσεις. Με αυτόν τον τρόπο μπορούν να χρησιμοποιηθούν σε σύνθετες εφαρμογές οπτικού ελέγχου όπου οι συμβατικές μέθοδοι μηχανικής όρασης δεν είναι πάντα επαρκείς.
Εφαρμογές Deep Learning στην παραγωγή
Ανίχνευση Ελαττωμάτων
Εντοπισμός σύνθετων ή μεταβαλλόμενων ελαττωμάτων που μπορεί να είναι δύσκολο να περιγραφούν με προκαθορισμένους κανόνες.
Ταξινόμηση Προϊόντων
Κατηγοριοποίηση προϊόντων ή εξαρτημάτων σύμφωνα με οπτικά χαρακτηριστικά που έχουν χρησιμοποιηθεί κατά την εκπαίδευση του συστήματος.
Ανίχνευση Αντικειμένων
Εντοπισμός συγκεκριμένων αντικειμένων ή χαρακτηριστικών μέσα σε μια εικόνα για εφαρμογές ελέγχου και αυτοματισμού.
Έλεγχος Οπτικών Χαρακτηριστικών
Αξιολόγηση χαρακτηριστικών όπως η εμφάνιση, η υφή ή άλλες οπτικές αποκλίσεις, ανάλογα με τις απαιτήσεις της εφαρμογής.
Ενσωμάτωση στη γραμμή παραγωγής
Η κατάλληλη λύση Deep Learning εξαρτάται από το προϊόν, το είδος των ελαττωμάτων ή χαρακτηριστικών που πρέπει να αναγνωριστούν, τη μεταβλητότητα των δειγμάτων και τις συνθήκες της εφαρμογής.
Στη Robovision αναλύουμε την εφαρμογή, συλλέγουμε και αξιολογούμε τα κατάλληλα δείγματα εικόνων και ενσωματώνουμε τη λύση μηχανικής όρασης στη διαδικασία παραγωγής.
