APPRENDIMENTO
Le reti neurali convoluzionali (CNN) vengono utilizzate per apprendere automaticamente le caratteristiche visuali rilevanti dalle immagini, riconoscendo pattern, forme, texture o altre caratteristiche che contraddistinguono le diverse categorie.
Durante la fase di addestramento, l’algoritmo viene alimentato con un ampio set di dati di addestramento contenente immagini etichettate correttamente con le rispettive categorie di appartenenza
Applicazioni
CONTROLLO DI PRODOTTI MANIFATTURIERI
L’algoritmo può essere utilizzato per eseguire il controllo di qualità automatico. Ad esempio, può classificare pezzi di metallo in base alle loro dimensioni, forma o presenza di difetti.
CONTROLLO DELLA PRODUZIONE ALIMENTARE
L’algoritmo può essere impiegato per verificare la conformità dei prodotti alle specifiche di produzione. Classifica i prodotti alimentari in base a fattori come la dimensione, la forma, la consistenza o la presenza di contaminanti indesiderati.
CLASSIFICAZIONE DI PRODOTTI
In ambienti di produzione e spedizione, l’algoritmo può classificare automaticamente i prodotti in base alle loro dimensioni, consentendo un’organizzazione efficiente dei prodotti.