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明察秋毫 | SICK Deep Learning功能介紹

http://bfqmb.cn 2023-11-16 11:37 來源:廣州市西克傳感器有限公司

  深度學習(Deep Learning)為機器視覺系統(tǒng)賦予了超強的感知和理解能力,大大推動了機器視覺領域的發(fā)展和應用。SICK作為工業(yè)用智能傳感器和傳感技術解決方案的主要制造商之一,已將深度學習技術集成到SICK視覺硬件及軟件中,覆蓋了2D和3D視覺,智能相機及基于IPC的相機。所集成的深度學習功能包括:分類、異常檢測、目標定位以及OCR。這些功能可為絕大部分工業(yè)視覺復雜類檢測應用提供解決方案。

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  基于InspectorP 2D智能相機

  的深度學習功能

  SICK InspectorP系列的2D智能相機,搭載SICK Nova InspectorP 2D視覺軟件,該軟件除了包含傳統(tǒng)的機器視覺處理功能,同時也集成了分類和異常檢測的深度學習功能,即在該智能相機中匯集了深度學習技術的所有流程,包括:圖像采集、標注、訓練、評估、以及識別,并且訓練時間短(最快30秒以內(nèi)),操作便捷,流程簡單,即便是無深度學習經(jīng)驗的工程師也可以很快上手整個流程。

  

  智能相機訓練分類功能

  如下圖所示,在SICK InspectorP 智能相機的設備上即可完成深度學習分類功能的全部過程。

  

  當前InspectorP上可最多支持100張訓練圖像以及10類識別對象。如果實際應用中類別數(shù)更多,場景更為復雜,則可以通過SICK 云端(點擊訪問)訓練更復雜的模型。然后將訓練好的模型導入智能相機中,該相機只負責進行識別。

  因此,在分類的應用中,用戶可根據(jù)現(xiàn)場情況的難易程度,選擇不同的訓練方式,以達到解決問題的效果。

  

  智能相機異常檢測功能

  如下圖所示,在SICK InspectorP 智能相機的設備上即可完成深度學習異常檢測功能的全部過程。

  

  在智能相機設備中只需要訓練無缺陷的圖像即可,總數(shù)最多為100張,訓練時間最快30秒以內(nèi)。有缺陷的圖像只用于評估,并自動給出區(qū)分好壞的閾值。

  應用案例

  

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  基于IPC的2D和3D深度學習功能

  SICK基于IPC的深度學習功能,已集成到SICK視覺軟件EzR中,滿足2D和3D視覺場景的使用。搭配SICK高速高精度相機Ruler系列,可對目標的高度信息執(zhí)行更準確的檢測,功能包括:分類,目標定位,缺陷檢測以及OCR。

  缺陷檢測

  對目標進行缺陷檢測,能檢測出目標表面的凸包,凹坑,以及劃痕。

 

  分類和定位

  對目標進行分類和定位。比如對輪胎上的“DOT”字符類別進行定位。

  

  自動提取復雜背景的文本并識別

  

  SICK工業(yè)智能傳感器在多個行業(yè)的不同場景中被廣泛使用著,而集成了SICK深度學習功能的智能相機和視覺軟件,可以為絕大部分工業(yè)視覺復雜類檢測應用提供簡潔、快速、高效以及穩(wěn)定的解決方案。

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