Deep Learning

Deep Learning mit Neuralyze®

Neuralyze® von senswork

Für Qualitätsprüfungen mit komplexen Prüfobjekten hat senswork die Deep-Learning-Software Neuralyze® entwickelt. Die effiziente Prüfsoftware eignet sich für Aufgaben, die mit klassischer Bildverarbeitung nicht gelöst werden können. Dazu gehören zum Beispiel Inspektionen bei Prüfobjekten mit transparenter, spiegelnder, gekrümmter oder inhomogener Oberfläche oder aber die Detektion von Produkten mit einer hohen Merkmalsvarianz.

Zur Merkmalsbeurteilung wird eine selbstlernende Methode mit neuronalen Netzen implementiert. Für den Trainingsvorgang ist eine umfassende Anzahl an Bilddaten notwendig, mithilfe derer der Algorithmus anschließend optimiert wird.

Mit Neuralyze können beispielsweise Risse, Kratzer, Lunker, Fasern, Riefen, Haare, Oxidation, Delamination oder Einschlüsse erkannt werden.

 

Deep Learning mit Cognex ViDi Suite

Ihr Ansprechpartner

Bei Fragen oder Interesse an Beratung stehe ich Ihnen gerne zur Verfügung:

Markus Schatzl senswork
Markus Schatzl

+49 (0)89 215 298 46 0
markus.schatzl@senswork.com

senswork GmbH
Innovation Lab
Friedenstraße 18
81671 München

Applikationen

Oberflächeninspektion zylindrischer Aluminiumkörper
Prüfung von Oberflächenbeschädigungen durch 360°-Endoskopie-Inspektion
Überprüfung von Pralinenschachteln
Lageerkennung und Vollständigkeitskontrolle mittels Deep Learning
Qualitätssicherung bei Erste-Hilfe-Sets
Lageerkennung und Vollständigkeitskontrolle mittels Deep Learning
Lesen einer erhabenen Beschriftung auf Smartphone-Gehäusen
Robustes Lesen der Beschriftung mittels Deep Learning basierter OCR
Lesen des MHDs auf Getränkeflaschen
Schriftlesen bei transparenten Verpackungen mittels Deep Learning
Lesen des MHDs auf Flaschenböden
Schriftlesen bei transparenten Verpackungen mittels Deep Learning
Fehlererkennung bei Tortillas
Optische Inspektion mithilfe von Deep Learning
Qualitätssicherung bei LED-Platinen
Fehlererkennung mithilfe von Deep Learning
Inspektion von Glasfläschchen
Fehlererkenung bei reflektierenden Oberflächen mit Deep Learning
Überprüfung der PCB-Bestückung von Smartphone-Platinen
Bestückungsprüfung mittels Deep Learning
Inspektion von Zündkerzen
Lageerkennung und Vollständigkeitskontrolle mittles Deep Learning
Fehlererkennung bei Luftfiltern
Prüfung von Oberflächenbeschädigungen mit Deep Learning
Erkennen von Schriften bei Ringklemmen
Optische Inspektion bei Oberflächen mit inhomogener Topologie
Es werden notwendige Cookies, Google Fonts, Google Maps, OpenStreetMap, Youtube und Google Analytics geladen. Details finden Sie in unserer Datenschutzerklärung und unserem Impressum.