APPRENDIMENTO
L’obiettivo principale dell’algoritmo di classificazione buono/scarto è quello di analizzare le caratteristiche e le proprietà degli oggetti o dei prodotti tramite l’elaborazione di immagini.
Questo con il fine di assegnarli alla categoria di “buono” o “scarto” in base a specifici criteri di valutazione. Questi criteri possono includere parametri come dimensioni, forma, colore, texture o altre caratteristiche rilevanti per la qualità del prodotto.
Anomaly Detection utilizza modelli di apprendimento automatico, come le reti neurali o gli algoritmi di apprendimento supervisionato, per addestrare un classificatore che sia in grado di riconoscere e distinguere le caratteristiche associate ai prodotti buoni o scarti.
Una volta addestrato l’algoritmo di Anomaly Detection può essere applicato per classificare nuovi oggetti o prodotti in tempo reale. L’immagine o i dati del prodotto vengono elaborati dall’algoritmo, che valuta le caratteristiche rilevanti e assegna una classificazione di “buono” o “scarto” in base alle soglie o ai criteri di decisione definiti durante la fase di addestramento.
Applicazioni
ISPEZIONE VISIVA DI MATERIALI
CONTROLLO DELLA PRODUZIONE
