Avec les percées technologiques de l'intelligence artificielle en termes de puissance de calcul, d'algorithmes et de mégadonnées, les algorithmes d'apprentissage profond basés sur les réseaux de neurones ont accéléré leur pénétration dans diverses industries. En tant que l'un des principaux scénarios d'innovation de la fusion de l'IA, l'industrie manufacturière, avec le soutien de la technologie de vision artificielle, continue de renforcer l'automatisation et la mise à niveau intelligente des lignes de production, dote la production industrielle de la capacité de "percevoir" et réalise pleinement l'industrie production de la « fabrication » au développement de « la fabrication intelligente ».
À l'heure actuelle, dans le cadre du développement rapide de l'industrie mondiale de la vision artificielle, la technologie de l'IA et la technologie de l'Internet des objets ont été appliquées avec succès dans le domaine de la fabrication intelligente.Grâce à des systèmes de vision artificielle innovants qui peuvent compléter la perception multidimensionnelle, la collecte et le traitement des données, et l'auto-apprentissage, les domaines industriels ont été réalisés production intelligente numérique.
Injecter un apprentissage en profondeur dans des applications innovantes de la production industrielle pour réaliser des mises à niveau de fabrication intelligentes
Dans le processus de perception de l'environnement extérieur par les êtres humains, plus de 80 % des informations proviennent de la vision. Dans le domaine de la fabrication industrielle, l'équipement d'inspection par vision industrielle fournit des "yeux" à la chaîne de production pour réaliser les fonctions d'observation, d'identification et de jugement de l'environnement extérieur.
Deep Eye Technology est profondément impliquée dans le domaine de la vision artificielle depuis de nombreuses années, adhère à la technologie « vision artificielle traditionnelle + apprentissage en profondeur » comme noyau, établit un avantage différencié basé sur la technologie d'apprentissage en profondeur et s'engage à résoudre le problème. de la technologie d'apprentissage profond étant difficile à mettre en œuvre dans l'industrie.
Deep Eye Technology recherche activement le compromis entre la vision artificielle traditionnelle et l'apprentissage profond, intègre la technologie d'apprentissage profond dans le système de vision artificielle, réalise la complémentarité entre la vision artificielle basée sur des règles et l'analyse d'image basée sur l'apprentissage profond, et innove dans les liens industriels applications de vision industrielle pour réaliser une production intelligente dans l'industrie manufacturière.
L'apprentissage en profondeur alimente les applications de détection de défauts
La détection des défauts est généralement la détection des défauts de surface des produits industriels. À l'heure actuelle, la détection des défauts est la plus largement utilisée et les produits soumis à des exigences strictes en matière d'apparence comprennent le métal, le verre, les composants électroniques, etc. Confrontés à des types de défauts complexes et variables, les systèmes de vision industrielle traditionnels doivent créer différents modules d'algorithmes en fonction de scénarios réels, et les modifications de programme relativement fixes sont très lourdes.
Avec l'aide d'algorithmes d'apprentissage en profondeur, dans le cas de la détection de défauts de tôle, le système de vision industrielle peut construire un modèle d'algorithme plus rapidement grâce à un grand nombre d'entraînements de reconnaissance sur des images de défaut ; grâce à la réponse rapide de l'algorithme, il peut atteindre à partir de des échantillons aux produits finis par lots Copie et traitement; il peut également analyser et comparer statistiquement les images de défauts de produits de différents lots. Lorsque de nouveaux types de défauts apparaissent, le système peut être mis à niveau indépendamment sans programmation manuelle de règles spécifiques ni reconstruction d'algorithmes.
L'apprentissage en profondeur alimente les applications de reconnaissance de caractères
La reconnaissance des caractères consiste à utiliser l'algorithme d'apprentissage en profondeur basé sur le réseau neuronal pour marquer et former des types connus de nombres et de caractères alphabétiques.Pendant le processus de production, il peut identifier s'il existe des caractères similaires à l'écran et produire des résultats précis, de sorte que la machine peut fonctionner sans présence humaine. Aidez-vous à comprendre les concepts de caractère.
Dans le cas de la détection d'erreurs et d'omissions OCR, grâce à la plate-forme de vision d'apprentissage en profondeur, il est possible de basculer entre différents modèles de produits en quelques secondes, d'améliorer l'efficacité de la reconnaissance avec une architecture logicielle haute performance et d'utiliser plus de 2000 algorithmes d'intelligence artificielle auto-développés pour dynamiquement jugez le contenu des caractères du produit, en utilisant Etc. simultané et asynchrone pour augmenter le nombre de traitements par unité de temps.
Le Deep Learning permet de cibler les applications
Dans une scène sans caractéristiques de positionnement fixes et la position cible change de manière aléatoire, les systèmes de vision industrielle traditionnels ne peuvent pas atteindre le positionnement cible. Dans ce cas, avec l'aide de l'apprentissage en profondeur pour le positionnement de la cible, la cible peut être facilement verrouillée.
Dans le cas du tri des cosmétiques, l'algorithme d'apprentissage en profondeur peut optimiser en continu les résultats de préhension, identifier automatiquement les méthodes de préhension mixtes massives, identifier et classer avec précision les cosmétiques, coopérer avec des actionneurs externes tels que des bras robotiques et s'appuyer avec précision sur les informations de positionnement de sortie pour atteindre la cible les produits rampent.
En résumé, l'application de systèmes de vision industrielle intégrés à des algorithmes d'apprentissage en profondeur dans des scénarios de l'industrie manufacturière peut favoriser davantage le fonctionnement efficace des lignes de production associées. De plus, Deep Eye Technology recherche également activement la technologie de vision 3D pour surmonter le problème que le système de vision artificielle traditionnel basé sur la vision 2D ne peut pas collecter des informations telles que la profondeur, le volume et le degré de surface de l'objet.
Le système de vision industrielle intégré à la vision 3D réalise non seulement la saisie d'objets avec des différences de hauteur et un placement désordonné, mais complète également les zones vides où la vision 2D ne peut pas être appliquée, et utilise un guidage de positionnement de situation et une mesure de volume plus intelligents. À l'heure actuelle, le système de vision artificielle innovant de Shenmo Technology a été largement utilisé dans l'électronique 3C, les nouvelles énergies, les textiles, les appareils électroménagers et d'autres domaines.
Avec les avantages de la flexibilité, de l'automatisation et de la haute précision de la production, les systèmes de vision industrielle sont largement utilisés dans les exigences de haute précision ou les environnements dangereux difficiles à satisfaire avec la vision artificielle. La technologie de vision artificielle de l'IA est l'épine dorsale de la transformation et de la modernisation de l'industrie manufacturière, et Shenmo Technology a également développé plus de 2000 algorithmes de l'industrie de l'IA pour promouvoir la collision de la technologie de l'IA et la sagesse de l'industrie manufacturière, rendant la chaîne de production plus intelligent.