Mit Deep Learning können Aufgaben gelöst werden, die für den Einsatz von herkömmlichen prozeduralen Methoden zu komplex oder zu langsam sind.
Variiert das Bild von Aufnahme zu Aufnahme, lassen sich die Kriterien über “Wenns” und “Danns” nur sehr aufwendig definieren. Durch die Eingabe von Bildmaterial ermittelt sich Deep Learning das Muster selbstständig.
Damit werden Anwendungen in fast allen Branchen:
AutomotivQualitätskontrolle und End-of-Line-Prüfung
IntralogistikLieferscheinprüfung und Warenkontrolle
AIT ScanTable
TextilindustrieFehler in Texturen und Geweben erkennen
ElektronikindustrieLeiterplatten prüfen und deformierte Komponenten erkennen
MedizintechnikKomponenten erkennen
PharmaVollständigkeits- und Qualitätskontrolle
LebensmittelVerpackungs- und Füllstandskontrolle
EinzelhandelIdentifikation von Artikeln
Projektablauf Deep Learning
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