Deel dit
door Isotron op 28 september 2023
Als bedrijf ben je continu op zoek naar manieren om je processen te verbeteren. Machine Vision heeft je interesse gewekt. Het team staat te popelen om deze geavanceerde technologie te gebruiken, maar er is één probleem: waar begin je? Er zijn zoveel opties en systemen op de markt, en in-house expertise ontbreekt om de juiste keuzes te maken.
Bij het implementeren van de vision systemen in jouw organisatie is een doordachte aanpak essentieel om er het maximale uit te halen. In deze blog presenteren we een roadmap die jouw organisatie kan volgen om machine vision effectief te implementeren.
Begin met een haalbaar product
Het implementeren van vision systemen kun je zien als het leren fietsen van een kind: begin met zijwieltjes en verhoog geleidelijk de complexiteit. De moeilijke applicaties komen later wel.
Een goed startpunt is om te bepalen wat je precies wilt bereiken met machine vision. Wil je producten positioneren, meten, identificeren aan de hand van barcodes of controleren en inspecteren op defecten? Duidelijke doelstellingen helpen bij het selecteren van de juiste camera en algoritmes.
De juiste aanpak kiezen
Bij het opzetten van vision systemen is het kiezen van de juiste algoritmes een cruciale stap. Er zijn diverse benaderingen beschikbaar, afhankelijk van de specifieke behoeften en complexiteit van de taken die je wilt uitvoeren.
Rule-based vision is een aanpak die goed werkt voor eenvoudige toepassingen, waarbij je duidelijke regels kunt vaststellen. Deze methode is gebaseerd op vooraf ingestelde regels en codes, en maakt gebruik van 'if-then'-instructies en andere tools om bepaalde taken uit te voeren.
Dan is er Edge learning, een methode die minder trainingsbeelden vereist en sneller is dan Deep Learning. Het is ideaal voor taken waarbij minder nadruk ligt op kleine details. Bovendien is Edge learning gebruiksvriendelijk en vereist het geen uitgebreide kennis van deep learning-systemen en programmering.
Aan de andere kant biedt DeepLearning technologie de mogelijkheid om complexere taken uit te voeren waar traditionele rule-based methoden niet volstaan. Deze methode maakt gebruik van kunstmatige neurale netwerken om menselijke herkenningsvermogen en flexibiliteit te simuleren.
Edge learning vs. Deep learning
Bij machine vision kun je kiezen tussen edge learning en deep learning, afhankelijk van de taakcomplexiteit. Edge learning is sneller en vereist minder trainingsbeelden dan deep learning. Het is ideaal voor taken met minder nadruk op kleine details. Deep learning is geschikt voor complexe taken waar precisie cruciaal is, maar het vereist meer trainingsbeelden en uitgebreidere kennis om het model effectief te trainen.
Lees meer over het verschil tussen Edge Learning en Deep Learning hier.
Wat heeft jouw toepassing nodig?
Bij het kiezen van de juiste aanpak voor machine vision, is het essentieel om de specifieke vereisten van jouw toepassing te begrijpen. Rule-based vision is ideaal voor toepassingen waarbij dimensies, posities en 2D-codes moeten worden gecontroleerd. Deeplearning daarentegen is geschikt voor complexere taken zoals afwijkingdetectie en krasdetectie.
Edge learning, ook wel bekend als AI-light, is een uitstekende eerste stap in jouw roadmap. Het biedt de kracht van AI zonder de complexiteit van deep learning en kan snel operationeel worden.
De roadmap
Met deze heldere roadmap en doelgerichte aanpak legt jouw organisatie een stevige basis voor een succesvolle implementatie van machine vision.
- Kies een haalbaar eerste project
Begin met een project dat relatief eenvoudig is en snel resultaten oplevert. We staan voor je klaar om je te voorzien van advies. - PC-based of Smartcamera’s? > Smartcamera!
Bij het opzetten van machine vision systemen kun je kiezen tussen pc-based of smartcamera's. Smartcamera's hebben vaak de voorkeur, omdat ze snel inzetbaar zijn en zich al bewezen hebben in vele toepassingen. - Rule-based, Edge-Learning of Deeplearning?
Begin met Edge-Learning als een eerste stap, aangevuld met Rule-based vision voor specifieke toepassingen. - Gebruik Deep-Learning wanneer Edge-Learning en Rule-based niet toereikend zijn voor jouw toepassing.
Door deze roadmap te volgen, legt jouw organisatie een stevige basis voor een succesvolle implementatie van vision systemen. Het geleidelijk aanpakken van complexere toepassingen en het benutten van de juiste technologieën zal leiden tot een verbeterde kwaliteit, efficiëntie en productiviteit binnen jouw organisatie.
Laat ons je 'zijwieltjes' zijn
Isotron staat voor je klaar om je te ondersteunen bij de implementatie van machine vision. Of je nu advies nodig hebt, hulp zoekt bij de juiste technologieën of graag een product wilt testen: maak vrijblijvend een afspraak en we helpen je graag met een goed advies.
Benieuwd naar onze machinevision producten?
