FAQs Archiv - wenglor automation inside

Q: Ποιες τεχνολογίες AI χρησιμοποιούνται στην επεξεργασία εικόνας;

Η επεξεργασία εικόνας που βασίζεται σε AI χρησιμοποιεί διάφορες διαδικασίες που εκτελούν διαφορετικές εργασίες ανάλογα με την εφαρμογή. Οι βασικές τεχνολογίες περιλαμβάνουν: Ταξινόμηση: Οι εικόνες ή τα αντικείμενα αντιστοιχίζονται σε προκαθορισμένες κλάσεις, όπως OK ή NOK. Ανίχνευση αντικειμένου: Πολλά αντικείμενα εντοπίζονται στην εικόνα και ταξινομούνται ταυτόχρονα. Κατάτμηση: Κάθε pixel μιας εικόνας εκχωρείται σε μια κλάση για την ακριβή διάκριση αντικειμένων ή ελαττωμάτων. Ανίχνευση ανωμαλιών: Το σύστημα εντοπίζει αποκλίσεις από μια εκμαθημένη κανονική κατάσταση, ακόμα κι αν το σφάλμα δεν έχει εκπαιδευτεί ρητά εκ των προτέρων.

Q: Πώς εκπαιδεύεται ένα μοντέλο AI;

Ένα μοντέλο AI εκπαιδεύεται με βάση δεδομένα εικόνας. Για το σκοπό αυτό, καταγράφονται πολυάριθμες εικόνες προϊόντων, εξαρτημάτων ή μοτίβων ελαττωμάτων και παρέχονται πληροφορίες, οι λεγόμενες ετικέτες. Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, το AI μαθαίνει να αναγνωρίζει μοτίβα, χαρακτηριστικά και σχέσεις ανεξάρτητα. Στη συνέχεια, το μοντέλο δοκιμάζεται και βελτιστοποιείται με νέες εικόνες. Αυτό δημιουργεί μια ισχυρή λύση για εργασίες όπως η αναγνώριση αντικειμένων, η ταξινόμηση ή ο ποιοτικός έλεγχος που υποστηρίζεται από AI στη βιομηχανική επεξεργασία εικόνας.

Q: Ποια είναι η διαφορά μεταξύ των μοντέλων cloud και edge AI;

Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που εκπαιδεύονται στο cloud τείνουν να είναι πιο περίπλοκα και ακριβή. Μπορούν να επεξεργαστούν μεγάλες ποσότητες δεδομένων πριν τα διανείμουν στις συσκευές για εξαγωγή συμπερασμάτων. Τα μοντέλα Edge AI είναι μικρότερα, πιο αποτελεσματικά και παρέχουν γρήγορα αποτελέσματα απευθείας στη συσκευή, αλλά συχνά επιτυγχάνουν χαμηλότερη ακρίβεια.