Analisi dei difetti
L’analisi dei difetti è un passaggio cruciale per:
- ridurre il numero di difetti e migliorare la qualità del prodotto finale;
- minimizzare i costi associati alla correzione dei difetti, sia in termini di risorse che di tempo;
- migliorare l’affidabilità del prodotto aumentando la soddisfazione del cliente e la competitività sul mercato.
approfondimento
Tecnologie e strumenti
Per analizzare i difetti sulle immagini acquisite dai sistemi di visione si utilizzano le seguenti tecnologie e strumenti.
Algoritmi tradizionali
Gli algoritmi tradizionali sono basati su regole logico matematiche. Si utilizzano su controlli e difetti ripetitivi di semplice identificazione.
Progettati per applicazioni semplici.
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Edge Learning
L’Edge Learning ottimizza e semplifica alcune fasi di processo del Deep Learning tramite reti neurali pre-addestrate, pronte ad essere utilizzate da qualsiasi operatore di linea.
Progettato per essere semplice da utilizzare.
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Deep Learning
Il Deep Learning è formato da reti neurali che vengono addestrate da un professionista esperto su smart camera dedicata o una piattaforma PC-based.
Progettato per applicazioni complesse.
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definizione
Reti neurali
Una rete neurale è un programma di machine learning, o modello, che prende decisioni in modo simile al cervello umano, utilizzando processi che imitano il modo in cui i neuroni biologici lavorano insieme per identificare fenomeni, pesare le opzioni e arrivare alle conclusioni.