Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod do Průmyslového Computer Vision
- Přehled systémů strojového vidění v výrobě
- Typická chyby: trhliny, šrámy, nesrovnalosti, chybějící komponenty
- AI vs. tradiční pravidlově založená vizuální inspekce
Získání a Předzpracování Obrazů
- Typy kamér a nastavení zachycení obrázků
- Snížení šumu, zlepšení kontrastu a normalizace
- Data augmentace pro výkonnost naučeného modelu
Techniky Detekce a Segmentace Objektů
- Klasické přístupy (prahování, detekce hran, kontury)
- Metody hlubokého učení: CNNs, U-Net, YOLO
- Volba mezi detekcí, klasifikací a segmentací
Vývoj Modelu Detekce Chyb
- Příprava anotovaných datových sad
- Trénování klasifikátorů a segmentací chyb
- Hodnocení modelu: přesnost, sensitivity, F1-score
Nasazení v Průmyslových Podmínkách
- Zvažování hardwaru: GPUs, hraniční zařízení, průmyslové PC
- Architektura v reálném čase inspekčních pipeline
- Integrace s PLC a systémy průmyslové automatizace
Nastavení Výkonu a údržby
- Řešení změn světla a výrobních podmínek
- Přezkolení modelů a kontinuální učení
- Integrace upozorňování, protokolování a hlášení kvality produktu
Případové Studie a Aplikace V oblasti
- Detekce chyb v montážních postupech a spotývání vozidel
- Kontrola povrchu v elektronice a polovodičech
- Verifikace štítků a balení ve farmaceutice a potravinářství
Shrnutí a Další Kroky
Požadavky
- Zkušenosti s pojmами machine learning nebo computer vision
- Příznak známků Python programování
- Základní porozумění kvalitnіho řízení або prомышленной automatizace
Audience
- Týmy QA
- Inženýři automatizace
- Vývojáři computer vision
14 hodiny