Erste Schritte im Deep-Learning-Projekt

Leitfaden zur Durchführung eines ersten Deep-Learning-Pilotprojekts in der Fabrikautomatisierung.

Empfehlen Sie dieses White Paper weiter!

Die Deep-Learning-Bildanalyse erweitert in vielen Branchen die Möglichkeiten zur Automatisierung der industriellen Produktion. Vom Überprüfen von Oberflächenfehlern bis zum Sortieren variabler Teile, dem Prüfen der Endmontage, der Einstufung der Produktqualität oder dem Lesen anspruchsvoller textbasierter Codes kann die Deep-Learning-basierte Bildanalyse zahlreiche neue Anwendungen bewältigen.

Betriebsleiter zögern jedoch zu Recht, ihre bestehenden qualifizierten Verfahren zugunsten der potenziellen Vorteile einer neuen Technologie zu riskieren. Während die herkömmliche, regelbasierte Bildverarbeitungserfahrung eine solide Grundlage für Deep Learning bietet, sind die beiden Technologien sowohl in ihrem Umfang, der Ausführung, den Anforderungen als auch den Anwendungsfällen völlig verschieden.

Die folgenden Überlegungen können Unternehmen in der Fertigung beim Einstieg in Deep-Learning-Projekte helfen, um Fehler und Zeitverluste zu vermeiden und um Skeptiker von den erheblichen Vorteilen dieser Technologie zu überzeugen.

Download-Link per E-Mail anfordern

Bitte füllen Sie das folgende Formular aus. Im Anschluss erhalten Sie den Download-Link zum White Paper kostenlos per E-Mail zugesandt.

Persönliche Angaben