APPRENDIMENTO
Comprende e assimila automaticamente le caratteristiche visive distintive degli oggetti.
Questo algoritmo si basa sull’apprendimento automatico e sulle reti neurali convoluzionali (CNN) per l’estrazione di caratteristiche rilevanti e per l’addestramento di modelli di ricerca.
DATI DI ADDESTRAMENTO
Durante questa fase, l’algoritmo viene alimentato con un ampio set di dati di addestramento contenente immagini etichettate con la presenza o l’assenza degli oggetti di interesse.
CNN
Le reti neurali convoluzionali vengono utilizzate per apprendere automaticamente le carattestiche visive distinte degli oggetti, come forme, tecture o contorni, consentendo all’algoritmo di identificarli in modo accurato.
Applicazioni
Una volta addestrato, l'algoritmo di ricerca oggetti può essere applicato per individuare gli oggetti di interesse in nuove immagini o video. L'algoritmo analizza l'immagine o il video frame per frame, cercando le caratteristiche rilevanti apprese durante l'addestramento. Quando gli oggetti di interesse vengono individuati, l'algoritmo fornisce le informazioni sulla loro posizione e dimensione, consentendo un'elaborazione successiva o un'interazione con l'utente.
LINEE DI PRODUZIONE
Verifica la presenza o l'assenza di componenti o parti specifiche su prodotti in movimento. Ad esempio, può identificare la presenza di tappi sulle bottiglie o di etichette su prodotti confezionati.
RICONOSCIMENTO DI COMPONENTI SPECIFICI
Individua componenti specifici tra una varietà di parti simili. Ad esempio, può individuare chip o dispositivi specifici su una scheda madre o su un wafer di silicio.
VERIFICA DELL'ASSEMBLAGGIO
Verifica che i componenti siano stati correttamente assemblati. Ad esempio, può identificare la corretta disposizione di viti, connettori o cavi all'interno di un prodotto.