Einer der großen Kostenfaktoren in der Automatisierung optischer Qualitätssicherung ist die Entwicklungszeit. Diese verursacht hohe Entwicklungskosten und erhöht damit das Projektrisiko. Mit Deep Learning lässt sich dieser Prozess beschleunigen. Den Schlüssel dafür stellen Selbstlernmechanismen dar. Sie ersetzen die Programmierung der klassischen Bildverarbeitung.
Hier geht’s zum vollständigen Fachbeitrag aus dem SPS-MAGAZIN 11/2020: