Curs de pregatire Viziune computerizată industrială cu AI: Detecția defectelor și inspecție vizuală

Introducere în viziunea computerizată industrială

• Prezentare generală a sistemelor de viziune artificială în producție
• Defecte tipice: fisuri, zgârieturi, alinieri greșite, componente lipsă
• AI vs inspecția vizuală tradițională bazată pe reguli

Achiziția și preprocesarea imaginilor

• Tipuri de camere și setări de captură a imaginilor
• Reducerea zgomotului, îmbunătățirea contrastului și normalizarea
• Data augmentation pentru robustețea antrenării

Tehnici de detecție a obiectelor și segmentare

• Abordări clasice (praguri de decizie, detecția muchiilor, contururi)
• Metode de deep learning: CNN-uri, U-Net, YOLO
• Alegerea între detecție, clasificare și segmentare

Dezvoltarea modelelor de detecție a defectelor

• Pregătirea seturilor de date adnotate
• Antrenarea clasificatoarelor și segmentatoarelor de defecte
• Evaluarea modelelor: precizie, recall, scor F1

Implementarea în medii industriale

• Considerații hardware: GPU-uri, dispozitive edge, PC-uri industriale
• Arhitectura pipeline-ului de inspecție în timp real
• Integrarea cu PLC-uri și sisteme de automatizare a fabricii

Optimizarea performanței și mentenanța

• Gestionarea condițiilor variabile de iluminare și producție
• Reantrenarea modelelor și învățarea continuă
• Integrarea alertelor, logging-ului și raportării QA

Studii de caz și aplicații pe domenii

• Detecția defectelor în asamblarea și sudarea auto
• Inspecția suprafețelor în electronică și semiconductori
• Verificarea etichetelor și ambalajelor în industria farmaceutică și alimentară

Rezumat și pașii următori