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Cognex Germany Inc

Simplifiez la formation des réseaux neuronaux grâce à l'interface utilisateur graphique et à l'environnement de programmation intuitif de VisionPro Deep Learning

Avec VisionPro® Deep Learning, Cognex propose un logiciel d'analyse d'images basé sur le deep learning, spécialement conçu pour l'automatisation des usines.

Simplifiez la formation des réseaux neuronaux grâce à l'interface utilisateur graphique et à l'environnement de programmation intuitif de VisionPro Deep Learning
L'interface utilisateur graphique intuitive de VisionPro Deep Learning permet un développement rapide et facile des applications.

Pour les tâches de traitement d'images industrielles qui peuvent être résolues par la formulation de règles, les systèmes de vision industrielle traditionnels sont généralement le bon choix. Cependant, ces systèmes atteignent souvent leurs limites lorsque les objets à inspecter présentent des variations et ne peuvent pas être facilement automatisés à l'aide d'une programmation basée sur des règles. Ce problème se pose dans l'inspection des aliments, dans l'évaluation des joints soudés ou brasés, et dans de nombreuses autres applications. Pour de tels utilisations, les systèmes de vision industrielle basés sur les technologies de Deep Learning se sont imposés comme une solution innovante ces dernières années.
Jusqu'à présent, l'application des méthodes de Deep Learning nécessitait une connaissance approfondie de la technologie. VisionPro Deep Learning de Cognex réduit considérablement cette barrière d'entrée grâce à une interface utilisateur graphique qui simplifie l'entraînement du réseau neuronal pour les utilisateurs.

Formation graphique intuitive

Les outils de VisionPro Deep Learning sont formés avec des images, contrairement aux méthodes traditionnelles de traitement d'images qui sont programmées avec des algorithmes basés sur des règles. L'interface graphique intuitive de VisionPro Deep Learning offre un environnement simple pour le contrôle et le développement des applications et réduit considérablement l'effort nécessaire pour collecter les images, former le réseau neuronal et le tester sur différents ensembles d'images.


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L'outil Blue Locate est adapté à l'assemblage automatisé ou aux contrôles d'intégralité, entre autres tâches, grâce à sa capacité à identifier avec précision les différentes pièces.

Les utilisateurs peuvent choisir parmi quatre outils d'analyse d'images dans VisionPro Deep Learning. Ils sont optimisés pour les inspections par vision dans les applications d'automatisation des usines et ne nécessitent donc qu'un petit nombre d'images pour un apprentissage rapide. Les outils Blue Locate, Red Analyze, Green Classify et Blue Read permettent de résoudre des applications trop complexes pour les approches traditionnelles de traitement d'images basées sur des règles.


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Même avec des arrière-plans ou des textures de surface variables, l'outil Red Analyze trouve les plus petits défauts. Dans l'exemple ci-dessus, l'outil détecte les problèmes de couture dans les textiles.

Identification avec Blue Locate

L'outil Blue Locate est idéal pour les tâches où des pièces d'apparence différente doivent être détectées ou comptées. Grâce à sa conception robuste, Blue Locate identifie avec succès des caractéristiques sur des arrière-plans confus, des pièces à faible contraste, et même des pièces qui se plient, changent de forme ou sont mal éclairées. Même en cas de variations de perspective, d'orientation, de luminosité, de brillance ou de couleur, Blue Locate localise de manière fiable les pièces apprises à partir d'images échantillons. Pour ces raisons, Blue Locate peut être utilisé pour la vérification automatisée d'assemblages, entre autres tâches.

Détecter la défection avec Red Analyze

Lorsque les plus petits défauts doivent être trouvés, malgré les différents fonds et textures de surface des pièces, l'outil de détection et de segmentation des défauts Red Analyze est le meilleur choix. En formant des exemples de bonnes et de mauvaises pièces, il est capable de tolérer les écarts normaux en termes d'apparence, tout en détectant avec précision les défauts, les impuretés et autres imperfections.
Red Analyze peut également être utilisé pour segmenter des zones variables dans une image. Il s'agit par exemple des soudures, des zones collées ou peintes, et des éléments d'arrière-plan qui sont dynamiquement masqués de l'image pour faciliter d'autres inspections.


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L'outil Green Classify est un classificateur robuste qui distingue les différents types d'objets, identifie les types d'erreurs, et inspecte et classe les images.

Classification avec Green Classify

L'outil de Deep Learning de VisionPro, Green Classify, est un classificateur robuste capable de distinguer différentes classes d'objets, d'identifier les types de défauts et de classer les bonnes et mauvaises pièces. Entraîné avec un ensemble d'images étiquetées, Green Classify identifie les objets en fonction de leurs caractéristiques communes telles que la couleur, la texture, le matériau, l'emballage et le type de défaut, et les divise en classes. Ce faisant, l'outil tolère les variations naturelles au sein d'une même classe et distingue efficacement les variantes acceptables de différentes classes. Green Classify traite même les tâches de classification complexes très rapidement et ne nécessite pas de programmation compliquée et fastidieuse.

Reconnaissance optique de caractères avec Blue Read

La lecture et la reconnaissance des polices et des codes est l'une des tâches les plus courantes des systèmes de traitement d'images. Les caractères déformés, obliques ou mal gravés peuvent constituer un véritable défi, qui peut être facilement maîtrisé en utilisant l'outil Blue Read. L'outil utilise une bibliothèque de polices à deep learning pré-entraînée et déchiffre les caractères difficiles sur cette base.


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L'outil Blue Read déchiffre et reconnaît de manière fiable les polices et les codes, même déformés, obliques ou mal gravés.

L'interface graphique conviviale élimine la nécessité d'une programmation complexe et réduit considérablement le temps de développement : il suffit aux utilisateurs de définir la zone cible, de régler la taille des caractères et de marquer les caractères dans les images. En quelques étapes seulement, l'outil robuste peut être formé à la lecture de texte brut spécifique à une application, qui ne peut être décodé par les outils OCR classiques. De plus, la formation peut être effectuée sans aucune connaissance en traitement d'image ou en Deep Learning. En outre, la fonction de débogage optique détecte les caractères mal lus, qui peuvent ensuite être facilement corrigés.

Deep learning et vision à base de règles : le meilleur des deux mondes

L'un des principaux avantages de VisionPro Deep Learning est sa capacité unique à combiner les outils disponibles. Cela permet de décomposer des problèmes complexes en petites étapes individuelles afin de simplifier l'optimisation du projet et de réduire le nombre d'images d'entraînement nécessaires. Une autre particularité du nouvel environnement logiciel est que les développeurs peuvent facilement sélectionner le meilleur outil pour une tâche donnée en le combinant avec les bibliothèques de vision basées sur des règles de VisionPro. Les projets peuvent être créés dans l'environnement de développement VisionPro Deep Learning, puis exportés vers un projet VisionPro. De cette façon, VisionPro et VisionPro Deep Learning offrent la possibilité de combiner le meilleur des deux mondes.
 

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