Die herkömmliche Bildverarbeitung funktioniert zuverlässig mit konsistenten, gut gefertigten Teilen und liefert hervorragende Ergebnisse in hochpräzisen Anwendungen bei bekannten Variablen. Aber was passiert, wenn die Dinge nicht so eindeutig sind?
Die Deep-Learning-basierte Bildverarbeitung verwendet beispielbasierte Algorithmen und neuronale Netze, um Fehler zu analysieren, Objekte zu lokalisieren und zu klassifizieren und gedruckte Markierungen zu lesen.
Werksleiter zögern allerdings zu Recht, ihre bestehenden Prozesse zugunsten möglicher Vorteile einer neuen Technologie zu riskieren. Deep Learning kann jedoch zu Kosteneinsparungen und einer Verbesserung ineffizienter Prozesse führen, komplexe Anwendungen automatisieren sowie den Durchsatz erhöhen.
Diese fünf Bereiche sollten vor der Durchführung Ihres Deep-Learning-Pilotprojekts berücksichtigt werden:
- angemessene Erwartungen setzen,
- den Return on Investment von Deep Learning verstehen,
- Ihre Ressourcenplanung und Anforderungen berücksichtigen,
- mit einem ersten Pilotprojekt klein beginnen sowie
- einen mehrstufigen Projektansatz durchlaufen.
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