A.I. Algo

Good/Bad Classification

Questo algoritmo permette di classificare il ‘buono’ dallo ‘scarto’. È una tecnica utilizzata nel campo dell’intelligenza artificiale e del machine vision per identificare e distinguere gli oggetti o i prodotti che soddisfano i criteri di qualità stabiliti (buoni) da quelli che presentano difetti o non rispettano gli standard richiesti (scarti).

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.

MODELLI DI APPRENDIMENTO AUTOMATICO

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.

CLASSIFICAZIONE IN TEMPO REALE

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

Nell’ambito dell’ispezione di materiali come metalli, tessuti o plastiche, l’algoritmo può essere utilizzato per individuare difetti o contaminazioni. Classifica le aree con difetti o contaminazioni come scarto.

CONTROLLO DELLA PRODUZIONE

L’algoritmo può essere utilizzato per identificare automaticamente i prodotti difettosi o non conformi. Ad esempio, in un’azienda manifatturiera di componenti elettronici, l’algoritmo può rilevare saldature difettose su schede madri o componenti danneggiati.

SEPARAZIONE AUTOMATICA

L’algoritmo può classificare automaticamente i prodotti in base alla loro qualità o conformità. Ad esempio, in una linea di produzione di frutta, può separare automaticamente i frutti difettosi o non maturi da quelli di alta qualità.
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