Anybus_Profinet_Modbus
HMS (ANYBUS) | PROFINET IO SLAVE – MODBUS RTU MASTER
Ağustos 2021
 IBHsoftec || IBH Link IoT
Nisan 2024
Neurocle Nut None

Neurocle Yazılımı ile Görüntü İşleme ve Hata Tespiti

Derin öğrenme görüş teknolojisi

Bu teknoloji, insan beyninin bilişsel işlevlerini yansıtarak modellerimizin karmaşık yargılama görevlerini yerine getirmesini sağlar.

 *Bilgisayarlı Görme: İnsan görüşünün yapısal yönlerini taklit eden bu yapay zeka teknolojisi, bilgisayarların nesneleri veya senaryoyu tanımlamasına ve yorumlanmasına olanak tanır.

Görsel denetim çözümü

Odak noktamız, gelişmiş görsel denetim modelleri oluşturmak ve uygulamak için derin öğrenme görüş teknolojisini kullanan yazılım geliştirmektir. Bu, görüntü sistemi entegratörlerine kalite kontrol süreçlerini etkili bir şekilde geliştirme gücü verir.

Denetim Modelleri

Görüntüleri normal/kusurlu veya çoklu kusurlu sınıflara ayırır.
Kusurların kesin şeklini ve konumunu piksel düzeyinde algılar.
Nesnelerin sayısını tanır ve konumlarını tanımlar.
Bir görüntü içindeki metni
(İngilizce, sayılar, özel semboller) tanır.
Gerçeğe benzeyen yapay kusur görüntüleri üretir.
Orijinal görüntüleri otomatik olarak doğru yöne döndürür.
Bir görüntü içindeki metni (İngilizce, sayılar, özel sembolleri) tanır.
Yalnızca normal görüntüler üzerinde eğitilerek kusurlu alanları piksel düzeyinde algılar.
Numara ve harf tanımlamasını çok yüksek bir doğrulukla yapar.

Veri Kıtlığını Çözer

Yetersiz verilerle bile yüksek performanslı modeller oluşturulabilir.

AN Model ve Üretim Merkezi, denetim modellerinin eğitimi için oluşturulan kusur görüntülerinden yararlanarak üretimdeki veri kıtlığının üstesinden gelir ve bu da model performansının artmasını sağlar. Kusurların özelliklerini eğitmek için GAN modelleri kullanılır ve Üretim Merkezi karşılık gelen kusur görüntülerini oluşturur.

Akıllı Etiketleme

Çeşitli araçlar sağlayarak yoğun etiketleme sürecini en aza indirir.

Küçük bir görüntü verisi kümesini manuel olarak etiketleyerek başlayın ve ardından etiketleri otomatik olarak önermek için Otomatik Etiketleme özelliğini kullanın. Bu özellik, birkaç görüntüdeki kullanıcı etiketli verilere dayanır ve yüksek doğrulukta etiketleme sonuçlarını korurken etiketleme çabalarını en aza indirir.

●Otomatik Seçici : Anahtar Kelime Etiketleyici Benzer özelliklere sahip nesnelere dayalı alanlar otomatik olarak etiketlenir. Bu, tek tek görüntüler için manuel etiketleme ihtiyacını ortadan kaldırır.

●Kısa anahtar : Kelimeler girilerek belirli anahtar kelimelere karşılık gelen kısımlar otomatik olarak etiketlenir.

Anomali Sınıflandırması ve Anomali Segmentasyon modeli

Etiketli verilere dayanan denetimli öğrenmenin aksine, denetimsiz modeller yalnızca normal görüntülerden öğrenebilir. Neurocle, etiketlenmiş verilere ihtiyaç duymadan normal ve anormallik arasında ayrım yapmak için en son teknikleri kullanan iki denetimsiz öğrenme modeli sunar.

Kullanım Alanları

Endüstride Çeşitli Kullanım Alanları


Yüksek performanslı model eğitimi için dört temel faktör

Neurocle yazılımı, dört koşulla ilişkili görsel denetim sürecinde ortaya çıkabilecek pratik zorlukları ele alarak yüksek doğruluklu bir denetim modu oluşturur.

1. Yüksek Kaliteli Ve Bol Miktarda Veri

Kazanca dayalı derin öğrenme algoritması, hem yüksek kalite hem de yeterli düzeyde bilgi gerektirir.

Tartışma

Kusurlu oranı düşükse, bol miktarda veri elde etmek genellikle zordur.

Neurocle’ın Çözümü

Neurocle, veri kıtlığı sorunlarına çözüm bulmak için çeşitli kullanışlı özellikler sunuyor.

2. Tutarlılıkla Doğru Etiketleme

Tutarlı ve doğru veri etiketleme, optimum model performansı için çok önemlidir. Etiketlemedeki yanlışlıklar ve tutarsızlıklar modelin etkinliğini etkileyebilir.

Tartışma

Tutarlı bir şekilde etiketleme görevi, motor için yoğun kaynaklar gerektirir.

Neurocle’ın Çözümü

Neurocle, etiketleme zorluklarını gidermek için çeşitli Akıllı Etiketleme özellikleri sunar.

3. Hiperparametre Optimizasyonu

Modelin performansını arttırmak için en iyi hiperparametre kombinasyonunu bulmak ve bunları doğrulamak çok önemlidir. Bu süreç zaman alıcı ve zorlu olabilir.

Tartışma

Derin öğrenme uzmanları arasındaki uzmanlık farkı, model performansında farklılıklara yol açabilir.

Neurocle’ın Çözümü

Yüksek performanslı modelleri ‘Performansı artırma’ işlevleriyle herkes kolayca optimize edebilir.

4. Hızlı Çıkarım Süresi

Hat içi işleme sırasında görüntüleri gerçek zamanlı olarak yorumlamak için hat içi üretim için uygun çıkarım hızına sahip olmak gerekir.

Tartışma

Gerekli denetim hızını karşılayan modeller oluşturmak zordur.

Neurocle’ın Çözümü

Çeşitli optimizasyon seçenekleriyle yüksek çıkarım hızına sahip modeller oluşturun ve ‘Kolay entegrasyon’ özelliğiyle yerinde uygulayın.