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Ventajas del Deep Learning para Automatización Industrial

 

Bienvenido a esta serie de blogs sobre Deep Learning para visión artificial. En este primer blog exploraremos los beneficios de usar Deep Learning en conjunto con sistemas de visión para automatizar procesos industriales.

Comencemos por identificar algunos términos clave.

Deep Learning vs. Machine Learning

Esta es una pregunta clave en la visión artificial: ¿cuál es la diferencia entre el Machine Learning y el Deep Learning?

Como siguiente paso en la inteligencia artificial (IA), se define Machine Learning como aquellos sistemas que pueden funcionar y procesar con menos interacción humana que los ordenadores estándar. El Deep Learning, a su vez, una evolución del Machine Learning, se refiere a sistemas que utilizan redes neuronales basadas en modelos similares a los que tenemos en el cerebro humano y que sirven para realizar inferencias.

Pensando en la automatización industrial, el Machine Learning reduce la necesidad de intervención humana, mientras que el Deep Learning va más allá, con el énfasis en tratar de eliminar por completo la intervención humana. Por supuesto, probablemente siempre habrá algún nivel de intervención humana, pero este punto subraya una de las diferencias centrales entre los dos términos.

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Industria 4.0: El Deep Learning es un pilar para el crecimiento industrial en la actualidad, permitiendo automatizar todo tipo de tareas, ahorrando tiempo y dinero

El punto de equilibrio entre el Machine Learning y el Deep Learning se encuentra en que el Machine Learning requerirá menos potencia informática pero más interacción humana y, por otro lado, el Deep Learning requerirá más potencia informática pero menos interacción humana.

Deep Learning en Sistemas de Visión Artificial

Cuando se combina con sistemas de visión artificial, el Deep Learning puede producir resultados bastante espectaculares. Con cámaras y ópticas de alta calidad y potentes sistemas embebidos, combinados con el software de visión artificial líder en la industria Matrox Imaging Library (MIL) y Matrox Design Assistant (DA), tendrás un potente y dinámico sistema de visión artificial con Deep Learning.

En el contexto de las soluciones de automatización industrial, un sistema de visión artificial con Deep Learning puede aumentar drásticamente la velocidad en las fábricas, las líneas de producción y los procesos de control de calidad al eliminar los márgenes inevitables de error humano y liberar tiempo humano para resolver problemas en otras áreas.

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La combinación de Deep Learning con la última tecnología en visión artificial puede resultar en detecciones de defectos extremadamente efectivas en instalaciones industriales.

Esto cambia la carga de trabajo de los científicos e ingenieros de datos del análisis en tiempo real (como sucede con la visión artificial tradicional y, hasta cierto punto, el aprendizaje automático), hacia la preparación, en forma de calibración y adquisición de conjuntos de datos, necesarios para entrenar las Redes Neuronales Convolucionales (CNN).

Conjuntos de Datos para Deep Learning en Visión Artificial

En el contexto del aprendizaje profundo, un dataset es el conjunto de datos que usamos para entrenar un modelo. Antes de comenzar con una aplicación de Deep Learning, es necesario realizar una preparación minuciosa, y todo comienza con el dataset.

Este concepto se refiere a una recopilación de muestras de los datos que contienen las características necesarias para la aplicación. Estas muestras se utilizarán para entrenamiento y validación y deben contener tantas representaciones (buenas y malas) del objeto como sea posible.

En cualquier proyecto de visión artificial de Deep Learning, el propósito de estos datos es entrenar la red neuronal convolucional para hacer inferencias que se alineen con el propósito de la inspección a realizar, De igual modo, se necesita disponer de datos para luego probar y validar estas decisiones utilizando más datos del conjunto.

¿Cuántos Datos son Necesarios Para un Dataset de Deep Learning?

La cantidad de datos que se elija recopilar depende en última instancia de la complejidad del objeto que se está sometiendo a inspección y del número de variables posibles.

Por ejemplo, si se está diseñando un sistema para detectar colores de pintura en automóviles en una fábrica, se deberán considerar variables de color, acabado, iluminación, etc.

Sin embargo, si la aplicación es aún más compleja que eso, por ejemplo, un sistema de visión de Deep Learning para un proyecto de coche autónomo, hay muchos más factores a considerar.

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Los datasets usados para deep learning en análisis de tráfico deben ser tan rigurosos como sea posible.

Un coche autónomo deberá clasificar y responder objetivamente a señales y peligros, tanto objetivos como subjetivos, en tiempo real. Por lo tanto, el conjunto de datos de imágenes necesario bien puede ascender a decenas de miles.

Dependerá de ti, como diseñador del sistema, decidir cuántos datos incluir en el set de datos, pero la idea clave es que cuantos más datos presentes al modelo, menos probable será que éste cometa errores en el futuro.

Aplicaciones de Visión Artificial con Deep Learning

Las industrias que pueden beneficiarse del uso de Deep Learning en sus sistemas de visión y automatización industrial son aquellas que pueden aprovechar en sus aplicaciones las ventajas claves del Deep Learning: clasificación, reconocimiento, lectura y detección.

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Deep learning funciona de forma excelente en aplicaciones de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR).

Al igual que con los conjuntos de datos, cuanto más básico sea el objeto del que está creando imágenes, más fácil será implementar el aprendizaje profundo. La clasificación de la fruta, por ejemplo, funciona muy bien: las imperfecciones son fáciles de reconocer y, por lo tanto, la automatización del proceso de aprobación o rechazo puede ahorrar mucho tiempo.


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Clasificación de manzanas usando Deep Learning.

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Permanece atento a esta serie de blogs a medida que continuamos explorando el Deep Learning en una variedad de contextos de visión artificial.

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