Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés az ipari Computer Vision tárgykörbe
- Áttekintés az ipari gépek látószervrendszereinek alkalmazásairól
- Tipikus hibák: repedések, karcolások, elrendezési hibák, hiányzó alkatrészek
- AI vs. hagyományos szabályalapú vizuális ellenőrző rendszerek
Képfelvétel és előfeldolgozás
- Kamera típusok és képfelvételi beállítások
- Zajcsökkentés, kontraszt erősítés és normalizálás
- Adatbővítés a tanítási rugalmasság növelése érdekében
Objektumfelismerés és szegmentálás technikák
- Klasszikus megközelítések (szintelés, élek detektálása, kontúrok)
- Mélytanulásos módszerek: CNNs, U-Net, YOLO
- Választás a felismerés, osztályozás és szegmentálás között
Hibafelderítő modellfejlesztés
- Jelölt adathalmazok előkészítése
- Hibafelderítő osztályozók és szegmentálók tanítása
- Modellértékelés: pontosság, hívás, F1-érték
Bevezetés az ipari környezetbe
- Hardver-konfigurációk: GPUs, éles eszközök, ipari számítógépek
- Valós idejű vizsgálati folyamatok építészeti kialakítása
- Integráció PLC-kkel és gyári automatizálási rendszerekkel
Teljesítmény optimalizálás és karbantartás
- Változó fényviszonyok és gyártási feltételek kezelése
- Modell újratanítása és folyamatos tanulás
- Értesítések, naplózás és minőségellenőrző jelentésintegráció
Esettanulmányok és alkalmazási területek
- Hibafelderítés autószerelési és hegesztési folyamatokban
- Felszíni vizsgálat az elektronika és félvezetők iparában
- Cimkák és csomagolások ellenőrzése a gyógyszeriparban és az élelmiszeriparban
Összegzés és következő lépések
Követelmények
- Gépi tanulás vagy számítógépes látás koncepciók ismerete
- Ismeret Python programozásból
- Alapvető ismeretek minőségellenőrzésről vagy ipari automatizálásról
Célközönség
- Minőségellenőrzési csapatok
- Automatizálási mérnökök
- Számítógépes látás fejlesztők
14 Órák