L’AI a supporto di produzione e controllo qualità: come integrarla efficacemente

MODULO 1 – Visione artificiale e Deep Learning per il controllo qualità
/ Applicazioni di computer vision al rilevamento difetti in linea
/ Sensori per l’acquisizione immagini: imaging termico, polarizzato, X-ray, multispettrale
/ Il Deep Learning per la classificazione e l’ispezione visiva
/ Acquisizione, organizzazione e valorizzazione dei dati industriali

MODULO 2 – Dal prototipo alla produzione
/ Progettazione, realizzazione e validazione di un sistema di visione
/ L’importanza dell’illuminazione e del posizionamento delle camere
/ L’addestramento di reti neurali per il rilevamento di difetti e l’aggiornamento veloce dei modelli

MODULO 3 – Laboratorio interattivo
/ Utilizzo di camere polarizzate e termiche per monitorare processi e prodotti
/ Rilevamento difetti non supervisionato usando reti neurali artificiali