Los requisitos de la aplicación determinan los métodos de inspección más apropiados.
La Industria 4.0 está en constante evolución. Hoy en día, las máquinas automatizan la producción, ensamblaje y movimiento de materiales. Los sistemas de visión industrial pueden inspeccionar cientos e incluso miles de piezas por minuto de manera confiable y repetible, superando ampliamente las capacidades humanas.
El análisis de imágenes con Aprendizaje Profundo combina la especificidad y flexibilidad de la inspección visual humana con la confiabilidad, repetibilidad y potencia de un sistema informático. Los modelos de Aprendizaje Profundo resuelven aplicaciones de visión complejas de manera precisa y repetible, que serían laboriosas de desarrollar y prácticamente imposibles de mantener utilizando el enfoque tradicional de visión industrial. Los modelos de Aprendizaje Profundo son capaces de distinguir defectos inaceptables al tolerar variaciones naturales en modelos complejos. También se pueden adaptar fácilmente a nuevos ejemplos sin reprogramar algoritmos básicos. El software de análisis de imágenes basado en Aprendizaje Profundo realiza la localización, inspección, clasificación y reconocimiento de caracteres de evaluación con mayor eficiencia que los humanos o las soluciones tradicionales de visión industrial. Cada vez más fabricantes líderes eligen soluciones de Aprendizaje Profundo e inteligencia artificial para resolver las automatizaciones más sofisticadas. Básicamente, la elección entre la visión industrial tradicional y el aprendizaje profundo depende del tipo de aplicación a resolver, la cantidad de datos a procesar y las capacidades de procesamiento. A pesar de las muchas ventajas, el aprendizaje profundo no es adecuado para todas las aplicaciones.


