Deep Learning
Une intelligence artificielle à votre service pour des inspections complexes
La vision 2D traditionnelle possède des limites dans les applications qui lui sont programmables. Le deep learning permet de pallier facilement à ce problème en permettant de créer une solution basée sur l’apprentissage. Le but étant de montrer des exemples (échantillons) de ce que l’on souhaite caractériser et le logiciel VIDI transforme ces exemples en une application de vision robuste. C’est un peu comme montrer à un enfant plusieurs images de voiture afin qu'il puisse les reconnaitre par lui-même dans la rue après quelques exemples.
Quand utiliser du Deep Learning ?
On utilise le deep learning pour remplacer les opérations où l’œil humain excelle : les applications subjectives ou les applications complexes. Le deep learning n’est pas capable de faire de la mesure (heureusement, la vision traditionnelle est là pour ça) mais il est parfaitement adapté au contrôle d’aspect, la reconnaissance d’objet et la classification de défauts.
Contrôle d'aspect
Analyse de défauts esthétiques sur la pièce en comparaison avec quelques échantillons. Le système sera capable de faire la différence entre une texture attendue (du tissu ou des fibres par exemple) et un défaut sur cette texture.
Contrôle de process complexe
Analyse de la qualité d'une opération à partir d'une base de données.
Adaptable pour tout type d'opérations : soudure, brasage, coulée de joint... Ces applications sont souvent complexes à programmer de par les variations naturelles acceptables du process.
Lecture de caractères
Lecture d'informations complémentaires marquées sur une pièce. L'intérêt est d'identifier et d'assembler les chaînes de caractères pour enregistrer l'information afin de pouvoir identifier un produit ou d'enregistrer ses informations techniques.