Los sistemas automatizados de inspección y detección de defectos utilizan inteligencia artificial para examinar piezas fabricadas y detectar fallos y defectos. Este enfoque permite a las industrias detectar automáticamente imperfecciones en superficies fabricadas, tales como raíles metálicos, obleas de semiconductores y lentes de contacto.

Este e-book muestra cómo utilizar MATLAB® para desarrollar una red de Deep Learning con la que detectar y clasificar diferentes tipos de anomalías.

Aprenderá las tres etapas principales del flujo de trabajo de detección de defectos:

  1. Preparación, registro y etiquetado de datos, incluida la eliminación de ruido
  2. Creación y entrenamiento de una red de Deep Learning
  3. Despliegue de la red en diversas plataformas de hardware, tales como CPU y GPU

30 días de exploración a su alcance

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