FLIR Systems 和 Neurala 使深度学习检测在生产线上部署起来更加容易

类别:其他  出处:网络整理  发布于:2022-08-22 15:28:05 | 46 次阅读

  

    快速自动化复杂流程以及依据经验决策的能力,使得生产线的深度学习解决方案可以帮助发现缺陷,确保商品质量,提高生产率并提高流程效率。尽管具有一定的实用性,但由于其所需要的工具数量、大型数据集、技能和相关费用,在工业环境中实施深度学习通常会令人望而生畏。

    为了增强无 AI 专长者的能力,在生产线上降低实施深度学习检测的复杂性和成本,FLIR Systems 与 Neurala 合作开发了一套可全面支持的软件和硬件解决方案。此解决方案易于部署,可节省时间,不需要设置传统的 AI 开发环境,即可帮助创建模型、训练和验证模型。
    使用Visual Inspection Automation (VIA) 软件的 Neurala Brain Builder 模型,客户可在数分钟内注释、标记、训练和验证神经网络。这些模型可通过的 FLIR Spinnaker SDK 直接上传至 FLIR Firefly DL 机器视觉相机中。此解决方案提供了无缝的工作流程,取代了对其他第三方工具的依赖,以三分之一的成本就可获得类似的注释、标记、训练和验证神经网络效果。
    制造商越来越多地采用 AI 和自动化解决劳动力供应和供应链中断等挑战,此种情况之下,针对各类基于分类的自动化应用,我们可以配置该解决方案。使用从半导体制造厂的印刷电路板 (PCB) 检测到农业加工厂的水果分类和分级。
    为进行自动化生产线上的分类检测,机器视觉构建者、系统设计人员以及深度学习人员现在都具有一种易于使用、节省时间且具有成本效益的方法。
    Neurala 的 FLIR Firefly DL VIA 软件现已在美国发售,将于2021年年中全球发售。若要获取更多信息,请访问 https://www.flir.com/discover/iis/how-flir-and-neurala-collaborate-to-make-deep-learning-implementation-faster-easier-and-more-cost-effective/
关键词:电子

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