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    1. 什么是邊緣學習?

      所謂邊緣學習即指“邊緣深度學習”, 其是將基于規則的高效機器視覺嵌入到一套預先訓練的深度學習算法中,以創建針對工廠自動化優化過的一個集成工具集。邊緣學習通過使用基于單臺智能相機的解決方案,可以在數分鐘內將邊緣學習部署到任何生產線上。

      傳統的深度學習,需要大量的圖像訓練才能開始工作,為了訓練和執行模型,涉及的計算要求非常高,但其實并非所有項目都需要如此清晰的細化分辨。而邊緣學習技術,可以讓您使用更少的圖像更快的學習,并且由于學習速度快,無需GPU。

      邊緣學習和傳統深度學習之比較

      邊緣學習
      優勢

      訓練所需的圖像更少

      更快速的學習

      更高的易用性

      邊緣學習3大工具

      邊緣學習應用場景

      電子產品許多印刷電路板(PCB)包含用于顯示狀態的 LED 指 示燈。此應用的目標是識別哪些指示燈顯示電源接通 (PWR)狀態、傳輸(TX)狀態和電源關閉(OFF) 狀態。

      用戶只需基于一小組帶標記的 OFF、PWR 和 TX 狀態圖像對邊緣學習進行訓練。

      經過這種簡短的訓練之后,邊緣學習工具將能夠可靠地將 PCB 分類為三種不同的狀態。

      醫療設備/醫藥機器自動將藥物填充至玻璃小瓶內的預定液位。在封蓋之前,必須確認液位是否在適當的公差范圍內。

      用戶可以對邊緣學習工具進行訓練,以識別填充液位,并且不受反射、折射或圖像的其他易混淆可變部分等因素的影響。

      過高或過低的填充液位將被歸類為 NG,只有在適當公差范圍內的填充液位才會被歸類為 OK。

      包裝機器將軟飲料和果汁瓶填充到預定液位,并使用螺旋蓋進行密封。如果旋轉封蓋機擰錯了封蓋,或者在封蓋過程中發生損壞,這可能會留下間隙,導致發生污染或泄漏。

      用戶可以基于一組標記為合格的圖像和一組顯示封蓋存在人眼幾乎無法察覺的微小間隙的圖像對邊緣學習工具進行訓練。邊緣學習工具能夠在生產線速度下將完全密封的封蓋歸類為 OK,將所有其他封蓋歸類為 NG。

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