Schița de curs

Introducere în Viziunea Computerizată Industrială

  • Prezentare generală a sistemelor de viziune automată în producție
  • Defecte tipice: crăpături, zgârieturi, nealiniere, componente lipsă
  • Inspecția vizuală bazată pe AI vs. cea bazată pe reguli tradiționale

Achiziția și Prelucrarea Imaginilor

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

Tehnici de Detectare și Segmentare a Obiectelor

  • Abordări clasice (segmentare, detectare de margini, contururi)
  • Metode de învățare profundă: CNNs, U-Net, YOLO
  • Alegerea între detectare, clasificare și segmentare

Dezvoltarea Modelelor de Detectare a Defectelor

  • Pregătirea seturilor de date adnotate
  • Antrenarea clasificatoarelor și segmentatoarelor de defecte
  • Evaluarea modelului: 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 fabricilor

Optimizarea Performanței și Întreținerea

  • Gestionarea condițiilor de iluminare și producție în schimbare
  • Reantrenarea modelelor și învățarea continuă
  • Integrarea alertelor, logării și raportării QA

Studii de Caz și Aplicații în Domenii

  • Detectarea defectelor în asamblarea și sudarea auto
  • Inspecția suprafețelor în electronice și semiconductoare
  • Verificarea etichetelor și ambalajelor în domeniul farmaceutic și alimentar

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Experiență în învățarea automată sau concepte de viziune computerizată
  • Familiaritate cu programarea în Python
  • Înțelegere de bază a controlului calității sau automatizării industriale

Publicul țintă

  • Echipe de asigurare a calității
  • Ingineri de automatizare
  • Dezvoltatori de viziune computerizată
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite