Deep-Learning-Lösungen

Die Deey-Learning-Technologie Wird Verwendet，UM Muster Vorherzusagen und Auf entscheidungen Beruhende AnwendungenDurchzuführen。Diese Fortschrittliche Technologie Setzt algorithmen MitKünstlicherInglilez（ki）ein，uin roboter und maschinen das zu lehren，是sonst von menschenausgeführtwird：lernen am beispiel。

vom handy in der Hosentasche Bis Hin Zu Selbstfahrenden Autos - DieKonsumgüterbranche帽子Sichlängstdiele leistungskraft der neuralalen netze deaud学习zu nutzen gemacht。Dieselbe Technologie Wird Nun在Erwereerte HersellungsPraktiken IM BereichQualitätsprüfungundiapatisierung von Aufgaben Migriert。Bevor Man Einem Ki-Basierten系统Wichtige Entscheidungen Wie Die Fehlererkennung Anvertrauen Kann，Muss Es Einer RobustenPrüfungundierung unterzogen werden。Codex Erleichtert柴油。

冒险家深度学习wurde für die automatische Fertigung entwickelt. Ihre industrieerprobten Algorithmen wurden besonders für die industrielle Bildverarbeitung optimiert. Die grafische Benutzeroberfläche vereinfacht das Trainieren des neuronalen Netzwerks ohne Beeinträchtigung der Leistung. Durch Kombination von künstlicher Intelligenz (KI) mit der In-Sight- oder VisionPro-Software werden komplexe Teilelokalisierungs-, Montageüberprüfungs-, Defekterkennungs-, Klassifizierungs- und Zeichenerkennungs-Prüfanwendungen automatisiert und skaliert, die bisher mit herkömmlicher industrieller Bildverarbeitung allein zu schwierig waren.

Deep-Learn-Lösungenvon康康克康erwitern diegrenzenfürprüfungentrüfungenofcome unch computer und Kamera。
Anwendungen, die bislang bildverarbeitungstechnisches Fachwissen erforderten, können jetzt von Mitarbeitern gelöst werden, die keine Bildverarbeitungsexperten sind. Die Deep-Learning-Technologie nimmt dem für die Entwicklung und das Schreiben von regelbasierten Algorithmen zuständigen Anwendungsentwickler die logischen Hürden ab und überträgt diese an einen Ingenieur, der dem System diese Logik beibringt. Deep Learning vereinfacht somit die industrielle Bildverarbeitung und weitet die Grenzen für präzise Prüfungen aus.