Un modèle d’IA est entraîné à partir de données d’images. À cette fin, de nombreuses images de produits, composants ou motifs de défauts sont capturées et fournies avec des informations, les soi-disant étiquettes. Pendant l’entraînement, l’IA apprend à reconnaître de manière autonome les motifs, les caractéristiques et les relations. Le modèle est ensuite testé et optimisé avec de nouvelles images. Cela crée une solution puissante pour des tâches telles que la reconnaissance d’objets, la classification ou le contrôle qualité supporté par l’IA dans le traitement d’images industriel.
