Realizzata la prima telecamera Machine Vision con Deep Learning

Al fine di facilitare le ispezioni con deep learning su linee di produzione, ridurre i costi ed agevolare gli utenti senza esperienza, FLIR e Neurala hanno collaborato per realizzare FLIR Firefly DL, la prima famiglia di telecamere industriali con VPU in grado di effettuare operazioni di classificazione on board attraverso tecnologia di Deep Learning inferenziale.
Grazie a questa peculiarità, le telecamere di questa serie sono in grado di affrontare problemi complessi e soggettivi, come la classificazione della qualità o il riconoscimento facciale, attraverso l’utilizzo dei software di Neurala: Visual Inspection Automation (VIA) ed il modulo Brain Builder, con i quali è possibile annotare, etichettare, addestrare e convalidare le reti neurali in pochi minuti, per poi caricare i modelli direttamente sulla telecamera.

Questa piattaforma di machine vision presenta dimensioni estremamente ridotte (27 x 27 x 14 mm), un peso di 20 g ed un basso consumo energetico; il suo design esclusivo e la facilità di integrazione la rendono la soluzione ideale per la realizzazione di sistemi embedded e dispositivi come palmari, portatili e desktop. Grazie alla possibilità di prendere decisioni direttamente sulla telecamera, Firefly DL consente di implementare la rete neurale senza PC host e di ridurre il costo e la complessità del sistema. Tali caratteristiche consentono ai costruttori di macchine ed ai progettisti di soluzioni per l’ispezione e la produzione automatizzata di caricare le reti neurali addestrate direttamente sulla VPU integrata, sfruttando il Deep Learning più velocemente ed a costi inferiori.

Il Deep Learning rappresenta per la machine vision un potente strumento, capace di migliorare il grado di accuratezza decisionale e di automatizzare rapidamente i processi, garantendo una migliore produttività e quindi una maggiore qualità del prodotto.

Il vantaggio di questa soluzione è che si presenta come facile da utilizzare, è economica ed è configurabile per un’ampia gamma di applicazioni automatizzate, basate sulla classificazione presso i punti di ispezione.

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