Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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