L'apprentissage profond, ou Deep Learning, utilise l'Intelligence Artificielle pour reconnaître de manière fiable des caractéristiques et des objets complexes et aide à réaliser des applications spécifiques qui sont trop difficiles, trop longues ou trop coûteuses pour les systèmes de traitement d'images classiques.
Le Deep Learning est une technologie d'inspection éprouvée, optimisée et robuste, basée sur les algorithmes actuels d'apprentissage automatique. En associant l'Intelligence Artificielle (IA) à un logiciel de vision industrielle, elle automatise et met à l'échelle des applications complexes de localisation de pièces, de vérification d'assemblage, de détection de défauts, de classification et d'inspection par reconnaissance de caractères qui étaient auparavant trop difficiles ou trop longues avec des méthodes de vision industrielle standard. Compar AG s'appuie sur les bibliothèques de Deep Learning du leader mondial du marché. Sur la base des exigences du client, les algorithmes appropriés pour la solution sont déterminés, testés et finalement mis en œuvre.
Tâches complexes de détection des défauts
Les algorithmes d'apprentissage profond apprennent à partir d'images de pièces bonnes, par exemple, pour détecter les pièces défectueuses. Cette approche est idéale pour trouver des anomalies sur des pièces et des surfaces complexes, même dans des situations où l'apparence des défauts peut être complètement imprévisible.
Les applications les plus complexes deviennent faciles grâce à l'apprentissage profond
Les algorithmes d'apprentissage profond sont particulièrement adaptés pour définir la localisation des pièces, vérifier des assemblages, détecter des défauts, pour la classification ainsi que pour des applications de reconnaissance optique de caractères (OCR).
Délais de traitement rapides
Grâce à la technologie GPU actuelle, les algorithmes de Deep Learning peuvent être exécutés très rapidement, ce qui rend leurs solutions idéales pour des applications sur des chaînes de production.
