Une brève discussion sur les algorithmes d'apprentissage profond pour la vision industrielle

Le processus de travail de la vision artificielle est inséparable de l'apprentissage profond.Son noyau réside dans l'établissement et la simulation du réseau neuronal du cerveau humain pour l'analyse et l'apprentissageIl imite le mécanisme du cerveau humain pour analyser des données, telles que du texte, des sons et des images.

Le flux de travail général de l'apprentissage en profondeur peut être résumé comme l'étiquetage, la formation et l'inférence.Ces données sont soumises à l'ordinateur pour formation et un réseau est généré pour évaluationSi les performances du réseau répondent aux exigences, il peut être mis en ligne pour mettre en œuvre la détection.et ces données peuvent être transformées en nouveaux échantillonsEn ajoutant des méthodes d'optimisation itérative des données, le réseau et le système de détection deviendront de mieux en mieux.

La création d'un ensemble de données de formation de haute qualité est essentielle dans le processus d'apprentissage en profondeur.Les cas de bord ou les ensembles de données mal étiquetés peuvent encombrer le réseauLes images de formation doivent être typiques des catégories qu'elles représentent.Le style d'image d'entraînement doit être le plus proche possible des images qui seront rencontrées lors du déploiement du système.

L'application de l'apprentissage en profondeur à la vision automatique peut être divisée grosso modo en trois types.qui est la plus grande application de l'apprentissage profondLe deuxième est le positionnement, qui aide les utilisateurs à localiser l'emplacement et la quantité d'objets; le troisième est la segmentation,qui peut trouver le contour des défauts et faire des jugements plus détaillés sur les produits basés sur le contour et la taille des défauts.

Comparé à l'apprentissage automatique traditionnel, l'apprentissage en profondeur joue un rôle plus important dans la vision automatique.Les solutions de vision machine d'apprentissage profond peuvent apprendre automatiquement les caractéristiques des défauts grâce à des algorithmes d'apprentissage profondCependant, avec les solutions traditionnelles de vision artificielle, lorsque les images sont irrégulières et irrégulières, il est possible d'analyser les images de manière plus détaillée.il est difficile de définir manuellement les caractéristiques des défauts, ce qui rend impossible l'analyse de l'image.

En termes de précision, les solutions de machine vision d'apprentissage en profondeur peuvent améliorer la précision de détection grâce à des algorithmes d'apprentissage en profondeur et des données spécifiques à la fabrication; avec les solutions de machine vision traditionnelles,si la pièce défectueuse est légèrement différente des défauts établis précédemment, la vision traditionnelle ne peut pas détecter ces défauts, ce qui entraîne une faible précision de détection.

Bien que l'apprentissage en profondeur présente de nombreux avantages, il n'est pas adapté à toutes les tâches.Les problèmes subjectifs ou les problèmes dont les réponses découlent de l'interaction complexe de conditions multiples sont des applications idéalesCependant, l'apprentissage en profondeur n'est pas bénéfique pour toutes les tâches, et de nombreuses tâches d'inspection de base sont susceptibles d'être traitées par des techniques traditionnelles de machine vision.comme la présence ou l'absence de caractéristiques clairement définies, mesures et alignements.