Clasificación por Deep Learning

 Clasificación de productos por deep learning

La clasificación de imágenes basada en el aprendizaje profundo o deep learning, permite realizar tareas de clasificación de productos o de defectos mediante técnicas de visión artificial.

Mediante un aprendizaje previo del sistema, y la configuración de una red neuronal convolucional, con unos tiempos de configuración relativamente cortos, la clasificación de nuevos productos o efectos se realiza de forma rápida y eficiente.

Mediante la segmentación semántica, las clases de defectos entrenados se pueden localizar con precisión de píxel. Esto permite a los usuarios, por ejemplo, resolver tareas de inspección, que anteriormente no se podían realizar, o solo con un esfuerzo significativo de programación.

La detección de objetos localiza las clases de objetos entrenados y los identifica con un rectángulo circundante (cuadro delimitador). Los objetos que se tocan o se superponen parcialmente también se separan, lo que permite el conteo de objetos.

Podemos alinear estos rectángulos de acuerdo con la orientación del objeto, lo que resulta en una detección más precisa, ya que los rectángulos se ajustan más a la forma del objeto.

Esta tecnología es muy útil a la hora de clasificar diferentes productos que no cuentan con una etiqueta identificativa o a la hora de identificar defectos que siguen patrones aleatorios de apariencia y localización.

 

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