Laboratorium 6: Algorytmy deep learning - OCR, klasyfikacja - Kontrola jakości

Data: 22.02.2025

Narzędzie sprawdzania In-Sight ViDi
Narzędzie In-Sight ViDi Check wykorzystuje sztuczną inteligencję do niezawodnego wykrywania złożonych funkcji i obiektów oraz weryfikuje prawidłowe złożenie części i zestawów na podstawie ich lokalizacji we wstępnie zdefiniowanym układzie. Można go nauczyć tworzenia obszernej biblioteki komponentów, które można umieścić na obrazie, nawet jeśli pojawiają się pod różnymi kątami lub różnią się rozmiarem.
Pobierz poniższe pliki i korzystaj w pełni ze wszystkich możliwości stanowiska testującego
Wizja konwencjonalna

Instrukcja - ISViDi_LabManual	Pliki - In-Sight ViDi Standard - 1.2.0 - PatMax RedLine and Final Lab	Pliki - In-Sight ViDI Standard - 1.2.0 - ViDiCheck Resources	Pliki - In-Sight ViDi Standard - 1.2.0 - ViDiDetect Resources
Pliki - In-Sight ViDi Standard - 1.2.0 - ViDiRead Resources

Narzędzie do wykrywania ViDi In-Sight
Narzędzie In-Sight ViDi Detect jest idealne do wyszukiwania anomalii na złożonych częściach i powierzchniach, nawet w sytuacjach, w których wygląd defektów może być nieprzewidywalny. Uczy się na podstawie obrazów dobrych części, aby zidentyfikować wadliwe części. Pozwala to narzędziu na wykrycie szerokiego zakresu defektów, które nie muszą być predefiniowane w czasie szkolenia.
In-Sight-D900 Defect Detection Tutorial

Weryfikacja końcowego montażu Upewnienie się, że wszystkie komponenty samochodowe są obecne i prawidłowo zmontowane.	Deep learning Cognex Deep Learning uczy się gotowego wyglądu wielu komponentów samochodu, aby zidentyfikować niewłaściwie umieszczone części. Jest w stanie zrobić to tak dokładnie, jak człowiek, ale z szybkością i niezawodnością zautomatyzowanego systemu.
Wykrywanie wad jakościowych Widzenie maszynowe jest wykorzystywane w całym procesie produkcji komponentów samochodowych, aby rygorystycznie monitorować i wykrywać wady jakościowe.	Weryfikacja montażu dla przemysłu elektronicznego Narzędzie segmentuje wszystkie obszary zawierające komponenty, aby poprawnie określić, czy komponenty są obecne, czy nie i czy są właściwego typu.
Kontrola opakowań Określanie obecności lub braku elementów w opakowaniu i sprawdzanie objętości opakowania.	Kontrola jakości masek na twarz Cognex Deep Learning pozwala na łatwą lokalizację i klasyfikację przypadkowych defektów, takich jak rozdarcia, plamy i błędy ściegów.

Czy wiesz że ...