Danh mục sản phẩm
Công nghệ học sâu đang cách mạng hóa thế giới. Các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô đang bắt đầu nhận ra tiềm năng mà công nghệ này mang lại. Đặc biệt, một lĩnh vực đang nhận thấy những lợi ích to lớn từ việc học sâu là lĩnh vực công nghiệp.
Đặc biệt, học sâu đang được sử dụng cho các ứng dụng phát hiện lỗi trong kiểm soát chất lượng. Kiểm soát chất lượng là điều cần thiết đối với bất kỳ nhà sản xuất nào muốn sản xuất các sản phẩm chất lượng cao. Chất lượng của một sản phẩm, và do đó, giá của nó, có thể bị ảnh hưởng trực tiếp bởi số lượng và mức độ nghiêm trọng của các khuyết tật có trong nó. Bài viết này thảo luận về lý do tại sao dữ liệu huấn luyện lại quan trọng đến vậy đối với học sâu và cách AI có thể cải thiện khả năng phát hiện lỗi.
Học sâu là gì?
Học sâu là một loại máy học cho phép máy tính học từ dữ liệu theo cách tương tự như cách học của con người. Mạng học sâu bao gồm nhiều lớp, mỗi lớp thực hiện một nhiệm vụ khác nhau. Quá trình đào tạo liên quan đến việc điều chỉnh trọng số của các kết nối giữa các lớp này để mạng có thể xác định chính xác các mẫu trong dữ liệu đào tạo.
Theo thuật ngữ phổ thông, học sâu là một phương pháp dạy máy tính cách học từ dữ liệu. Quá trình này có thể được sử dụng cho các tác vụ như nhận dạng hình ảnh, phát hiện đối tượng và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Đối với lĩnh vực công nghiệp, kiểm tra quang học tự động (AOI) có thể được hỗ trợ bằng cách học sâu.
Tại sao dữ liệu đào tạo lại quan trọng đối với Deep Learning?
Dữ liệu đào tạo là điều cần thiết cho công nghệ học sâu. Quá trình đào tạo không thể hoàn thành nếu không có dữ liệu. Điều này là do mạng cần được đào tạo trên tập dữ liệu hình ảnh có chứa các mẫu có liên quan để xác định các lỗi trong hình ảnh. Nếu không có dữ liệu huấn luyện, mạng sẽ không biết phải tìm gì và sẽ không thể xác định các lỗi.
Trong bối cảnh kiểm soát chất lượng, dữ liệu đào tạo được sử dụng để dạy các mạng học sâu cách xác định các lỗi trong hình ảnh. Dữ liệu đào tạo có sẵn càng nhiều, mạng sẽ càng xác định được các lỗi tốt hơn. Điều này là do quá trình đào tạo sẽ cho phép mạng học hỏi từ nhiều hình ảnh khác nhau. Do đó, mạng sẽ được trang bị tốt hơn để xác định các lỗi trong các hình ảnh mới và khác.
Deep Learning có thể được sử dụng như thế nào để phát hiện lỗi?
Học sâu là một công nghệ mới có thể được sử dụng cho các ứng dụng phát hiện lỗi trong kiểm soát chất lượng. Đặc biệt, các mạng học sâu có thể nhận ra các khiếm khuyết trong hình ảnh từ các hệ thống thị giác máy. Ứng dụng phổ biến nhất của công nghệ này là trong lĩnh vực Kiểm tra quang học tự động (AOI).
AOI là một quy trình sử dụng máy ảnh để kiểm tra các lỗi của sản phẩm. Sau đó, hình ảnh do các máy ảnh này chụp được sẽ được máy tính phân tích để xác định bất kỳ lỗi nào có trong sản phẩm. Trước đây, AOI đã được thực hiện bằng các kỹ thuật xử lý hình ảnh truyền thống. Tuy nhiên, học sâu đã bắt đầu thay thế các kỹ thuật này trong những năm gần đây.
Có một số lý do tại sao học sâu là một lựa chọn tốt hơn để phát hiện lỗi so với các kỹ thuật xử lý hình ảnh truyền thống.
Đầu tiên, các mạng học sâu có thể học từ dữ liệu theo cách tương tự như cách con người học. Các mạng này xem xét hàng nghìn hình ảnh và trích xuất các ‘đặc điểm’ tinh tế của một hình ảnh. Điều này làm cho các mạng này xác định các lỗi trong hình ảnh tốt hơn so với xử lý hình ảnh cổ điển. Ngược lại, xử lý hình ảnh cổ điển sử dụng các quy tắc nghiêm ngặt để quyết định xem có lỗi hay không, một cách tiếp cận không mạnh mẽ đối với các tình huống khác nhau.
Thứ hai, các mạng học sâu có thể xác định các lỗi không thể phát hiện được bằng các kỹ thuật xử lý hình ảnh truyền thống. Ví dụ: những thay đổi về ánh sáng xung quanh có thể ảnh hưởng đến các kỹ thuật xử lý hình ảnh truyền thống, nhưng học sâu có khả năng chống lại những thay đổi này cao hơn.
Cuối cùng, học sâu có thể triển khai nhanh hơn so với xử lý hình ảnh truyền thống. Với các mô hình được đào tạo trước hoặc dữ liệu đào tạo tổng hợp, người dùng có thể nhanh chóng thử nghiệm và triển khai học sâu cho cơ sở của họ.
Làm cách nào để thu thập dữ liệu đào tạo cho Deep Learning?
Cách tốt nhất để thu thập dữ liệu đào tạo cho học sâu là sử dụng tập dữ liệu chứa hình ảnh của các sản phẩm đã được kiểm tra lỗi. Bộ dữ liệu này có thể được sử dụng để đào tạo mạng lưới học sâu về cách xác định lỗi trong hình ảnh.
Trong một số trường hợp, bạn sẽ cần thu thập hình ảnh mẫu của các sản phẩm bị lỗi. Tuy nhiên, vì các lỗi rất hiếm nên điều này có thể là một thách thức. Đây là lúc một công ty như Simerse xuất hiện. Nếu bạn đang tìm cách thu thập dữ liệu đào tạo để học sâu, Simerse cung cấp nhiều loại dữ liệu đào tạo để học sâu, bao gồm các bộ dữ liệu chứa hình ảnh của các sản phẩm đã được kiểm tra lỗi. Bộ dữ liệu có thể tùy chỉnh, vì vậy người dùng có thể chọn loại dữ liệu đào tạo cụ thể mà bạn cần.
Lợi tức đầu tư từ Deep Learning là gì?
Lợi tức đầu tư từ học sâu có thể rất đáng kể. Đặc biệt, học sâu có thể giúp cải thiện chất lượng sản phẩm và giảm số lượng lỗi xảy ra trong quá trình sản xuất.
Ngoài ra, học sâu cũng có thể giúp bạn tiết kiệm tiền bằng cách tăng tốc quá trình phát hiện lỗi. Với deep learning, người dùng có thể nhanh chóng xác định và sửa lỗi trong sản phẩm, tiết kiệm cả thời gian và tiền bạc.
Kết luận – Deep Learning là một công cụ mạnh mẽ để phát hiện lỗi
Học sâu là một công cụ mạnh mẽ để phát hiện lỗi. Nó đã được chứng minh là hiệu quả hơn các kỹ thuật xử lý hình ảnh truyền thống trong việc phát hiện các khiếm khuyết trong hình ảnh. Ngoài ra, học sâu có thể triển khai nhanh hơn và mang lại lợi tức đầu tư tốt hơn so với xử lý hình ảnh truyền thống.
Để biết thông tin: www.simerse.com
Tags: 3d vina, hiệu chuẩn, hiệu chuẩn thiết bị, máy đo 2d, máy đo 3d, máy đo cmm, sửa máy đo 2d, sửa máy đo 3d, sửa máy đo cmm