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AOI機器視覺軟體 / Deep Learning Add-on
Deep Learning Add-on
 
No. FR-AD-DL
   

AVS - Deep Learning Add-on

簡介

"Deep Learning Add-on" 是機器視覺應用的新突破

"Deep Learning Add-on" 是一套現成的工具,先透過樣品的好壞來進行學習,以便之後自動檢測缺陷或特徵。

其內部是在大型神經網絡結構基礎上開發的,由"AVS"的研究團隊設計和優化,用於工業檢測系統。對於使用者而言,"Deep Learning Add-on" 是只需調整少量參數簡單的過濾器,並具有易於使用的圖形工具,以便於執行訓練過程。

"Deep Learning Add-on" 的主要原則 :

Intuitive

-- 不會寫程式的客戶也容易操作

Poweful

-- 釋放神經網路的先進能力

Adaptable

-- "Deep Learning Add-on" 模組可重新訓練,並包含新特徵

Key Facts

Traing Data   Hardware
應用上需要20至50張影像來進行訓練 建議使用GPU用於快速訓練和執行
 
Speed    
假設使用GPU,典型的訓練時間是 五分鐘,典型的執行時間是 200ms   TOP
 

Deep Learning vs Traditional Machine Vision

( 典型應用和特點 )
  Deep Learning Traditional Machine Vision

Applications

  • Surface inspection (cracks, scratches)
  • Food, plant, wood inspection
  • Plastics, injection moulding
  • Textile inspection
  • Medical imaging
  • Dimensional measurements
  • Code reading
  • Presence or absence checking
  • Robot guidance
  • Print inspection
  • Characteristics

  • Deformable objects
  • Variable orientation
  • Customer provides vague specification with examples of Good and Bad parts
  • Reliability 99%
  • Rigid objects
  • Fixed orientation
  • Customer provides formal specification with tolerances
  • Reliability 100%
  • TOP

    程序

    1. Collect and normalize images

    1. 採集20至50張影像,其中包含被檢測物代表性的好和壞。儲存在硬碟中。
    2. 確保影像上被檢測物的尺寸、方向、照明儘可能保持一致性。

     

    2. Training

    1. 使用 "DeepLearning_ClassifyFeatures" 或 "DeepLearning_DetectAnomalies" 的 filters
    2. 打開 "Deep Learning" 的編譯器
    3. 讀取預先收集訓練的影像
    4. 將影像標記為 "好" 或 "壞" (非監督式模式),或用繪圖工具標記缺陷(監督式模式)
    5. 選擇 "Train"

    Training and Validation Sets

    不管是機器學習或者 "Deep Learning",遵循正確的方法是相當重要的。最重要的規則是將訓練集與驗證集分開。訓練集是用於創建模型的一套樣品影像。但是不能將它當作衡量性能的工具,因為其產生的結果過度樂觀。因此,為了準確地評估模型,數據分離(驗證集)是必要的。AVS 的 "Deep Learning" 從用戶提供的樣品影像自動創建此兩集。

    3. Execute

    執行該程式並查看結果

     

    TOP

    USB3.0 CMOS系列:
    MQ003MG-CM, MQ003CG-CM, MQ013MG-E2, MQ013CG-E2, MQ013RG-E2, MQ013MG-ON, MQ013CG-ON, MQ022MG-CM, MQ022CG-CM, MQ022RG-CM, MQ042MG-CM, MQ042CG-CM, MQ042RG-CM, MQ003MG-CM-BRD, MQ003CG-CM-BRD, MQ013MG-E2-BRD, MQ013CG-E2-BRD, MQ013RG-E2-BRD, MQ013MG-ON-BRD, MQ013CG-ON-BRD, ……

     




     
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