Ejemplos
Software estándar utilizando COGNEX VisionPro DeepLearning
| Categoría | Piezas de automoción |
|---|---|
| Pieza | Motor |
| Contenido de la inspección | Detección de objetos extraños |
| Aplicación | Aprendizaje profundo (Deep Learning) + Procesamiento de imágenes basado en reglas |
Before
Esta es una imagen capturada de una pieza de motor.
En esta pieza, una junta está adherida a una placa metálica, pero debido a ligeras variaciones en la posición en cada inspección, los métodos tradicionales de procesamiento de imágenes detectan estos desplazamientos como defectos, lo que hace que la detección sea difícil.
En esta pieza, una junta está adherida a una placa metálica, pero debido a ligeras variaciones en la posición en cada inspección, los métodos tradicionales de procesamiento de imágenes detectan estos desplazamientos como defectos, lo que hace que la detección sea difícil.
After
Al utilizar aprendizaje profundo, es posible detectar zonas defectuosas enseñando ejemplos representativos de defectos como referencia.
【Características principales】
Permite realizar inspecciones combinando procesamiento de imágenes basado en reglas y aprendizaje profundo (Deep Learning).
Con este software se pueden realizar procesos basados en reglas como el filtrado de imagen, la alineación y el recorte de imagen, seguidos de la inspección de defectos en Deep Learning.
Además,también es posible realizar tareas como la medición de áreas en los resultados de inspección de Deep Learning utilizando métodos basadas en reglas.
Procesamiento de imágenes basado en reglas・・・・ VisionPro
Procesamiento de imágenes con Deep Learning・・・・ VisionPro Deep Learning
Ejemplo de inspecciones adecuadas:
・Inspección de defectos
・Identificación de tipos de productos
・Reconocimiento de caracteres
・Inspección de ensamblaje, entre otros
Permite realizar inspecciones combinando procesamiento de imágenes basado en reglas y aprendizaje profundo (Deep Learning).
Con este software se pueden realizar procesos basados en reglas como el filtrado de imagen, la alineación y el recorte de imagen, seguidos de la inspección de defectos en Deep Learning.
Además,también es posible realizar tareas como la medición de áreas en los resultados de inspección de Deep Learning utilizando métodos basadas en reglas.
Procesamiento de imágenes basado en reglas・・・・ VisionPro
Procesamiento de imágenes con Deep Learning・・・・ VisionPro Deep Learning
Ejemplo de inspecciones adecuadas:
・Inspección de defectos
・Identificación de tipos de productos
・Reconocimiento de caracteres
・Inspección de ensamblaje, entre otros