Βαθιά εκμάθησης αυτόματο όραμα Aoi δικτύων συστημάτων επιθεώρησης νευρικό

Βαθιά εκμάθησης αυτόματη μηχανή οράματος Aoi δικτύων συστημάτων επιθεώρησης νευρική

Η βαθιά επεξεργασία εικόνας εκμάθησης πρόκειται να λύσει τα προβλήματα επεξεργασίας εικόνας με την οικοδόμηση ενός «εγκέφαλος-όπως νευρικού δικτύου» και το στρέθιμο της προσοχής στη μέθοδο

ανθρώπινα στοιχεία επεξεργασίας εγκεφάλου. Επομένως, οποιαδήποτε σκηνή που περιλαμβάνει βαθιά να μάθει απαιτεί δύο απαραίτητες προϋποθέσεις: κάποια είναι η υποστήριξη των μεγάλων διάφορων αντιπροσωπευτικών εικόνων στοιχείων ο δεύτερος είναι μια ισχυρή πλατφόρμα υπολογισμού - γενικά χρησιμοποιώντας μια πλατφόρμα υπολογισμού GPU. Στα πραγματικά βιομηχανικά σενάρια εφαρμογής, αυτοί οι δύο όροι είναι εξαιρετικά δύσκολο να επιτευχθούν, και το κόστος εφαρμογής είναι εξαιρετικά υψηλό. Η τεχνολογία AI KEYE είναι μια βαθιά λειτουργία εκμάθησης που προωθείται βάσει της γενικής πλατφόρμας ανάπτυξης Kvis. Συνδυάζει τους ισχυρούς παραδοσιακούς αλγορίθμους επεξεργασίας εικόνας της τεχνολογίας KEYE για να λύσει τα περισσότερα από τα ανωτέρω δύο προβλήματα.

Διαμορφώσεις Equipmet

Η μηχανή επιθεώρησης υιοθετεί τις βιομηχανικές κάμερες υψηλός-εικονοκυττάρου και τις υψηλής απόδοσης stroboscopic πηγές φωτός για να πραγματοποιήσει τις πανκατευθυντικές οπτικές επιθεωρήσεις για τις ατέλειες εμφάνισης προϊόντων. Ο εξοπλισμός μπορεί να πραγματοποιήσει τις ώρες 7*24 της παντός καιρού λειτουργίας, και μπορεί να είναι σε ανοικτή γραμμή αυτόματα. Αποβάλτε τα κάτω του μετρίου προϊόντα.

Σειρά εφαρμογής

Πλεονεκτήματα και χαρακτηριστικά γνωρίσματα
(1) το νευρικό συμπέρασμα δικτύων εφαρμόζεται εντελώς βασισμένος στην ΚΜΕ: Το νευρικό πρότυπο συμπέρασμα δικτύων που εκπαιδεύεται από KEYE ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ AI εφαρμόζεται εντελώς βασισμένος στην ΚΜΕ, και η νευρική πρότυπη κατάρτιση δικτύων υποστηρίζει και την ΚΜΕ και GPU. Οι χρήστες μπορούν ελαστικά να επιλέξουν μια υπολογιστική ισχύ πλατφόρμα σύμφωνα με την πολυπλοκότητα του προτύπου που απαιτείται από το πρόγραμμα, με αυτόν τον τρόπο περιττές δαπάνες υλικού αποταμίευσης για τη υπολογιστική ισχύ πλατφόρμα
(2) καινοτόμος αλγόριθμος «βαθιού εκμάθησης φιλτραρίσματος ατέλειας»: οι παραδοσιακοί αλγόριθμοι χρήσης για να βρούν όλες τις πιθανές περιοχές ατέλειας, και χρησιμοποιούν μόνο βαθιά να μάθουν να λύνεται η ΕΝΤΑΞΕΙ και διάκριση NG των περιοχών ατέλειας, λύνοντας κατά συνέπεια το πρόβλημα της απόκτησης στοιχείων εικόνας κατάρτισης
(3) υποστηρίξτε την επανεκπαίδευση των νευρικών προτύπων δικτύων: Σύμφωνα με την πολυπλοκότητα της εφαρμογής των βιομηχανικών σεναρίων, η συνεχής κατάρτιση των προτύπων υποστηρίζεται, έτσι ώστε τα industry-specific νευρικά πρότυπα δικτύων μπορούν να διαμορφωθούν.

Προφυλάξεις

1. Το σύνολο στοιχείων κατάρτισης πρέπει αυστηρά να εστιάσει «στην ποιότητα» και «την ποσότητα»

•  Ποιότητα: Το σύνολο στοιχείων που χρησιμοποιείται για την κατάρτιση πρέπει να είναι αντιπροσωπευτικό, να περιέχει τις διάφορες πιθανές καταστάσεις, και η διανομή του αριθμού εικόνων που αντιστοιχούν σε κάθε κατάσταση πρέπει να είναι ομοιόμορφη.
• Ποσότητα: Ο αριθμός συνόλων στοιχείων που χρησιμοποιούνται για την κατάρτιση πρέπει να είναι σχετικά μεγάλος. Σύμφωνα με την πολυπλοκότητα του προτύπου, ο αριθμός υψηλής ποιότητας εικόνων πρέπει να είναι μεγάλος.

2. Οι παραδοσιακοί αλγόριθμοι πρέπει να συνδυαστούν με βαθιά να μάθουν. Οι παραδοσιακοί αλγόριθμοι μπορούν να το κάνουν, δεν στηρίζονται βαθιά να μάθουν

• Παραδοσιακοί αλγόριθμοι: προσδιορισμός θέσης, μέγεθος, κ.λπ.
• Βαθιά μαθαίνοντας: αναφερθείτε στα «προβλήματα που είναι δύσκολο να λυθούν από τους παραδοσιακούς αλγορίθμους» που εισάγονται νωρίτερα.

3. Ακριβώς εντοπίστε τα συγκεκριμένα προβλήματα, από «μερικό» «στο σύνολο». Ο τελικός σκοπός ενός προγράμματος μηχανικής όρασης είναι να επιτευχθεί η ακριβής ανίχνευση 100%, αλλά θα υπάρξουν διάφορα ζητήματα κατά τη διάρκεια της ανάπτυξης προγράμματος που έχουν επιπτώσεις σε αυτό το αποτέλεσμα. Όταν ένα ανώμαλο αποτέλεσμα εμφανίζεται, είναι απαραίτητο να βρεθεί ακριβώς η συγκεκριμένη σύνδεση που εξετάζει και που βρίσκει.

• Αναθεώρηση του συνόλου στοιχείων κατάρτισης: Αφότου ταξινομείται το στοιχείο, πρέπει να ελεγχθεί πάλι μετά από να ονομάσει που βλέπει εάν υπάρχει οποιοδήποτε λάθος μαρκαρίσματος ή λάθος ταξινόμησης.
• Νευρικός πρότυπος συλλογισμός δικτύων: Μετά από την πρότυπη κατάρτιση, να είστε βέβαιος να εξετάσει έναν μεγάλο αριθμό εικόνων πρίν εισάγει τα αρχεία εφαρμοσμένης μηχανικής για on-line να διαλογιστεί.

Υπηρεσία μεταπώλησης

Η επιχείρηση έχει μια πλήρη τεχνική ομάδα υπηρεσιών και έναν γρήγορο μηχανισμό απάντησης, και έχει αφιερώσει τους ειδικούς υπηρεσιών για κάθε πελάτη, ο οποίος μπορεί να λάβει τις τεχνικές εκθέσεις διαβουλεύσεων και ελαττωμάτων από τους πελάτες ανά πάσα στιγμή. Και για να εξασφαλίσει γρήγορη απάντηση στις έκτακτες ανάγκες πελατών, ώστε να εξασφαλιστεί ότι οι πελάτες λαμβάνουν την ικανοποιητική υπηρεσία. Κατά τη διάρκεια της επιδημίας ή λόγω των ειδικών λόγων, όταν είναι ανίκανοι να φθάσουν οι μηχανικοί μεταπωλήσεων στην περιοχή, το κέντρο υπηρεσιών μπορεί μακρινά να ρυθμίσει τον εξοπλισμό πελατών για την ανίχνευση μηχανικών βλαβών και τις τεχνικές διαβουλεύσεις.

Αφότου φθάνει ο εξοπλισμός επί του τόπου πελατών, ο μηχανικός μεταπωλήσεων φθάνει εγκαίρως για να παρέχει την εγκατάσταση εξοπλισμού, αναθέτοντας, και την κατάρτιση λειτουργίας. Η ποιότητα των προϊόντων ολόκληρης της μηχανής είναι ανιχνεύσιμη, και η περίοδος ποιοτικής εξουσιοδότησης είναι 1 έτος από την ημερομηνία της αποδοχής. Σε περίπτωση ων ανθρώπινος ελαττωμάτων κατά τη διάρκεια της περιόδου εξουσιοδότησης, οι μηχανικοί μεταπωλήσεων θα φθάσουν γρήγορα επί του τόπου ή θα παράσχουν τη μακρινή συντήρηση καθοδήγησης δωρεάν.