Kurzusleírás

Bevezetés az Ipari Számítógépes Látásba

  • A gépi látórendszerek áttekintése a gyártásban
  • Tipikus hibák: repedések, karcolások, eltérések, hiányzó alkatrészek
  • AI vs hagyományos szabályalapú vizuális ellenőrzés

Képfelvétel és Előfeldolgozás

  • Kamera típusok és képfelvételi beállítások
  • Zajcsökkentés, kontrasztjavítás és normalizálás
  • Adatbővítés a képzés robusztussága érdekében

Objektumdetektálás és Szegmentációs Technikák

  • Klasszikus megközelítések (küszöbölés, éldetektálás, kontúrok)
  • Mélytanulási módszerek: CNNs, U-Net, YOLO
  • Választás detektálás, osztályozás és szegmentáció között

Hibadetektálási Modell Fejlesztése

  • Annotált adatkészletek előkészítése
  • Hibásztályozók és szegmentálók képzése
  • Modellértékelés: precizitás, felidézés, F1-pontszám

Üzembe helyezés Ipari Környezetekben

  • Hardver szempontok: GPU-k, peremhálózati eszközök, ipari PC-k
  • Valós idejű vizsgálati folyamat architektúra
  • Integráció PLC-kkel és gyártási automatizálási rendszerekkel

Teljesítmény Hangolás és Karbantartás

  • A változó fényviszonyok és termelési feltételek kezelése
  • Modell újraképzése és folyamatos tanulás
  • Riasztások, naplózás és minőségbiztosítási jelentések integrálása

Esettanulmányok és Területi Alkalmazások

  • Hibadetektálás az autógyártásban és hegesztésben
  • Felületvizsgálat az elektronikában és félvezetőkben
  • Címke és csomagolás ellenőrzés a gyógyszeriparban és élelmiszeriparban

Összefoglalás és Következő Lépések

Követelmények

  • Tapasztalat gépi tanulás vagy számítógépes látás fogalmaival
  • Ismeret a Python programozásban
  • Alapvető ismeret a minőségbiztosítás vagy az ipari automatizálás területén

Közönség

  • Minőségbiztosítási csapatok
  • Automatizálási mérnökök
  • Számítógépes látás fejlesztők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák