DeepLearning
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Software industrial basado en Deep Learning






La tecnología de Deep Learning permite ahora automatizar aplicaciones complejas reduciendo las tasas de error y acelerando los tiempos de inspección.

Este novedoso enfoque que tolera la desviación y los defectos impredecibles, es ideal para aplicaciones como:

• Detección de defectos complejos
• Clasificación de textura y materiales
• Verificación de montajes y localización de piezas deformadas
• Lectura de caracteres, incluida la impresión distorsionada

VisionPro ViDi de Cognex

Los algoritmos de aprendizaje profundo de VisionPro ViDi están desarrollados para analizar imágenes industriales del mundo real, que requieren conjuntos de imágenes mucho más pequeñas y períodos más cortos de entrenamiento y validación.

El software VisionPro ViDi combina la flexibilidad de la inspección visual humana con la velocidad, repetibilidad y potencia de un sistema computarizado, todo en una interfaz fácil.

Dispone de 4 herramientas:

ViDi Blue-Locate | Localiza características
Encuentra características y objetos complejos aprendiendo a partir de imágenes con anotaciones.


ViDi Red-Analyze | Detecta anomalías y defectos estéticos
Segmenta los defectos u otras regiones de interés con tan solo aprender las variaciones en la apariencia de la zona de interés. ViDi Red-Analyze identifica rayones en superficies complejas, conjuntos incompletos o incorrectos, e incluso problemas de tejido en textiles simplemente mediante el aprendizaje de la apariencia normal de un objeto, incluidas sus variaciones significativas pero tolerables.


ViDi Green-Classify | Clasifica objetos o escenas
ViDi Green-Classify separa diferentes clases de una colección de imágenes etiquetadas. Al prepararse para tolerancias aceptables, ViDi Green-Classify identifica productos en función de sus empaques, clasifica la calidad de la costura de soldadura y separa las anomalías aceptables o inaceptables.


ViDi Blue-Read | Lee texto y caracteres
ViDi Blue-Read descifra códigos incorrectamente deformados, torcidos y mal grabados mediante el uso de reconocimiento óptico de caracteres (OCR). La biblioteca de fuentes entrenada previamente identifica la mayoría de los textos sin programación o identificación de fuentes adicionales para una implementación rápida y fácil. Esta sólida herramienta puede entrenarse para adaptarse a los requisitos específicos de aplicación OCR; no se requiere experiencia en visión.

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