Deep Learning nützt künstliche Intelligenz, um zuverlässig komplexe Merkmale und Objekte zu erkennen und hilft bei spezifischen Anwendungen, die für herkömmliche Bildverarbeitungssysteme zu schwierig, mühsam oder teuer sind.
Deep Learning ist eine praxiserprobte, optimierte und stabile Prüftechnologie, die auf aktuellen Algorithmen für maschinelles Lernen basiert. Durch Kombination von künstlicher Intelligenz (KI) mit Bildverarbeitungssoftware automatisiert und skaliert es komplexe Teileortungs-, Montageüberprüfungs-, Defekterkennungs-, Klassifizierungs- und Zeichenerkennungs-Prüfanwendungen, die bisher mit regelbasierter industrieller Bildverarbeitung zu schwierig oder zeitaufwändig waren. Compar AG setzt auf Deep Learning Bibliotheken des Weltmarktführers. Mittels der Kundenanforderung werden die passenden Algorithmen zur Lösung eruiert, geprüft und schlussendlich eingesetzt.
Meistert komplexe Defekterkennungsaufgaben
Deep Learning Algorithmen lernen beispielsweise von Bildern fehlerfreier Teile, um defekte Teile zu erkennen. Diese Art eignet sich ideal für das Auffinden von Anomalien auf komplexen Teilen und Oberflächen, selbst in Situationen, in denen das Aussehen der Defekte unvorhersehbar sein kann.
Für Deep Learning sind komplexe Fertigungsanwendungen ein Leichtes
Deep-Learning-Algorithmen sind speziell geeignet zur Bewältigung von Teilelokalisierungs-, Montageüberprüfungs-, Defekterkennungs-, Klassifizierungs- und OCR-Anwendungen.
Schnelle Verarbeitungszeiten
Dank der heutigen GPU Technologie können Deep Learning Algorithmen sehr schnell ausgeführt werden und somit eignen sich deren Lösungen optimal für Online Prüfungen in Fertigungsstrassen.
