Inspection optique automatisée avec le Deep Learning

Les systèmes automatisés d'inspection et de détection des défauts utilisent l'IA pour inspecter les pièces manufacturées à la recherche de défaillances et de défauts. Cette approche permet aux industriels concernés de détecter automatiquement des défauts sur des surfaces manufacturées, comme des rails métalliques, des wafers de matériaux semi-conducteurs et des lentilles de contact.

Cet e-book montre comment utiliser MATLAB^® pour développer un réseau de Deep Learning afin de détecter et classifier différents types d'anomalies.

Vous allez vous familiariser avec les 3 étapes principales du workflow de détection des défauts :

1. La préparation des données, y compris le débruitage, le recalage et la labellisation
2. Le développement et l'apprentissage d'un réseau de Deep Learning
3. Le déploiement du réseau sur différentes plateformes hardware comme des CPU et des GPU