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基于SICK AppSpace的深度学习功能介绍
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  深度学习(Deep Learning)的出现打破了传统机器学习发展的瓶颈,成为了机器学习算法研究中较先进的技术之一。同时,它大大地促进了机器学习的发展,受到世界各国相关领域研究人员和高科技公司的重视。

  SICK作为工业用智能传感器和传感技术解决方案的主要制造商之一,已将深度学习作为其数字化转型的一个重要部分。SICK自主研发的软件开发与应用生态系统AppSpace,可将PC端上开发好的应用程序直接下载到智能传感器中,并且能在传感器中快速执行,其中就包括深度学习的应用程序。基于SICK AppSpace的深度学习功能主要包括:分类、异常检测、目标跟踪及语义分割,这些功能可为绝大部分工业视觉复杂类检测应用提供解决方案。

  深度学习之分类功能

  图像分类是机器视觉中一个基础的任务,同时也是一项颇具挑战的任务。其难度主要在于:

  1 复杂背景的干扰

  

  图1. 车与飞机在复杂背景中的分类

  2 同一类别具有各种无法预测的差异,特征提取难度大

  

  图2. 质检为合格的同一类螺纹

  3 用于区分不同类别的特征具有一定的模糊性,容易导致误判

  

  图3. 质检为不合格(左图)与合格(右图)的螺纹

  深度学习技术在特征表示上具有较大的优越性,能很好的解决上述3大问题,并在许多实际应用场景中得到了落地。

  SICK基于自主研发的AppSpace平台,将深度学习技术部署于云端(点击进入云端)以及智能相机InspectorP6xx(如图4所示)系列中,为用户提供简洁、高效、高性能的解决方案,整个方案仅包括3块简单的流程,如图5所示:

  

  图4. 智能相机InspectorP6xx系列

  

  图 5. 深度学习解决方案流程

  案例详解

  需求:检测螺纹质量,合格的输出OK,不合格的输出NG

  解决方案具体流程如图6所示:

  

  图 6. 解决方案详细流程

  成功案例:

 

  图 7. 塑料瓶质量检测

  

  图 8. 焊接质量检测及分类

  

  图 9. 螺丝有无检测

  深度学习之异常检测功能

  基于深度学习的异常检测方法可以降低传统人工质检的成本,并且大大提高了检测的效率与准确性,已经被广泛应用于各种工业场景中。

  但是一些深度学习的方法依然存在着以下缺点:

  1. 需要大量的训练样本;

  2. 收集大量有缺陷的样本更为困难,因为实际生产中有缺陷的样本数量很少;

  3. 需要人工进行繁琐的缺陷标注。

  SICK基于自主研发的AppSpace平台,将具有异常检测功能的深度学习技术完全部署在智能相机InspectorP6xx(如图4所示)系列中。即,InspectorP6xx系列是集成了数据采样、训练、检测于一体的智能相机。

  该技术具备以下优点:

  1. 无需使用额外的工控机(PC)进行训练,在智能相机内部即可实现快速训练;

  2. 只需收集少量正样本,即,被认为是合格的样本图像,最少仅需要2张样本,而最多不能超过100张;

  3. 无需收集有缺陷的样本;

  4. 无需对图像进行标注。

  案例详解

  需求:检测芯片电路板中是否存在异物,若有,则标出异物的位置。

  解决方案具体流程如图10所示:

  

  图 10. 解决方案详细流程

  成功案例

  

  材料表面无划痕(左)有划痕(右)

  图 11. 划痕检测

  

  图 12. 电路板异常检测

  

  图 13. 装配检测

  结束语

  SICK工业智能传感器在多个行业的不同场景中被广泛使用着,而集成了SICK AppSpace深度学习功能的智能相机,可以为大部分工业视觉复杂类检测应用提供简洁、快速、高效以及稳定的解决方案。

  点击查看电子资料:


 

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公司简介
产品目录
供应信息

公司名称: 广州市西克传感器有限公司
联 系 人: 广州市西克传感器有限公司
电  话: 020-28823600
传  真: 020-38303350
地  址: 广州市天河区珠江西路15号珠江城大厦18楼
邮  编: 510623
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