Schița de curs

Introducere în Viziune Industrială Computer Vision

  • Prezentare generală a sistemelor de viziune artificială în producție
  • Defecte tipice: crepe, scârpi, deplasări, componente lipsă
  • AI vs. verificarea vizuală bazată pe reguli tradiționale

Adquisiția și Preprocesarea Imaginilor

  • Tipuri de camere și setările de capturare a imaginii
  • Reducerea zgomotului, îmbunătățirea contrastului și normalizarea
  • Augmentarea datelor pentru robustitatea antrenamentului

Tehnici de Detectare a Obiectelor și Segmentare

  • Abordări clasiciste (umbrire, detectare de margini, contururi)
  • Metode de învățare profundă: CNNs, U-Net, YOLO
  • Alegerea între detectare, clasificare și segmentare

Dezvoltarea Modelului de Detectare a Defectelor

  • Prepararea bazelor de date cu etichete
  • Antrenarea clasificatorilor și segmentatoarelor de defecte
  • Evaluarea modelului: precizie, recall, scor F1

Implementarea în Medii Industriale

  • Considerații hardware: GPUs, dispozitive la margine, PC industriale
  • Arhitectura pipeline-ului de inspectie în timp real
  • Integrarea cu PLC-uri și sisteme de automatizare industrială

Reglajul Performanței și Menținerea

  • Gestionarea schimbărilor luminoase și condițiilor de producție
  • Retrainig-ul modelului și învățarea continuă
  • Integrarea alarmelor, jurnalelor și rapoartelor QA

Studii de caz și Aplicații din Domeniu

  • Detectarea defectelor în montajul automotive și soldatul
  • Inspectia suprafeței în electronica și semiconductoarele
  • Verificarea etichetelor și a ambalăjului în farmacie și alimente

Rezumat și Următoarele Pași

Cerințe

  • Experiență cu conceptele de învățare automată sau viziunea computerizată
  • Cunoștințe de programare Python
  • Compreensiune de bază a controlului calității sau a automatei industriale

Publicul către care se adresează

  • Echipe QA
  • Ingineri de automatizare
  • Dezvoltătorii de viziune computerizată
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite