Potenciar el sistema tradicional de inspección por visión artificial mediante el aprendizaje profundo de IA

Inspección por visión artificial es una rama de la inteligencia artificial (IA) en rápido desarrollo. Según las definiciones de visión artificial del División de Visión Artificial de la Sociedad de Ingenieros de Manufactura (SME) y la División de Visión de Automatización de la Asociación de la Industria de la Robótica (RIA), la visión artificial es un dispositivo que recibe y procesa automáticamente una imagen de un objeto real a través de dispositivos ópticos y sensores sin contacto para obtener la información requerida o controlar el robot. movimiento.

En pocas palabras, la visión artificial consiste en utilizar máquinas en lugar de ojos humanos. La visión artificial simula los ojos para la adquisición de imágenes, extrae información mediante el reconocimiento y procesamiento de imágenes y finalmente completa la operación a través del dispositivo de ejecución.

Tradicional tecnología de inspección por visión artificial requiere representar datos como un conjunto de características o ingresarlos en un modelo de predicción para obtener resultados de predicción. Esto requiere completar acciones específicas, lo que dificulta la adaptación a futuras necesidades de producción flexible, especialmente en escenarios donde los tipos de defectos son complejos, sutiles y el ruido de fondo es cada vez más difícil de aplicar.

Después de estar equipada con una función de aprendizaje profundo de IA, la visión artificial convierte las características de los datos originales en una representación de características más abstracta y de nivel superior a través de una transformación de características de varios pasos, y las ingresa en la función de predicción para obtener el resultado final.

La visión artificial basada en el aprendizaje profundo puede combinar la eficiencia de la visión artificial con la flexibilidad de la visión humana en un estado ideal, completando así la detección en entornos cada vez más complejos, especialmente cuando involucran desviaciones o entornos extremos, cumpliendo con los estrictos requisitos de downstream para la precisión de los defectos y universalidad.