Automatisierte Inspektions- und Fehlererkennungssysteme nutzen AI zur Inspektion von gefertigten Teilen und Materialien auf Fehler und Mängel. Dieses Konzept ermöglicht Industriebetrieben, Mängel in gefertigten Oberflächen wie Metallschienen, Halbleiterscheiben und Kontaktlinsen zu erkennen.

In diesem E-Book erfahren Sie, wie Sie MATLAB® einsetzen können, um ein Deep Learning-Netz zur Erkennung und Klassifizierung unterschiedlicher Anomalien zu entwickeln.

Sie lernen die drei Hauptphasen im Fehlererkennungsprozess kennen:

  1. Vorbereitung der Daten, einschließlich Rauschfilterung, Registrierung und Kennzeichnung
  2. Aufbau und Training eines Deep Learning-Netzes
  3. Einsatz des Netzes auf mehreren Hardware-Plattformen wie CPUs und Grafikkarten

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