Wichtige Erkenntnisse
Es gibt deutliche Vorteile und Anwendungsfälle für Edge Learning gegenüber Deep Learning in der industriellen Bildverarbeitung. Der beste Ansatz ist der, der Ihren spezifischen Automatisierungsbedürfnissen entspricht.
- Edge Learning: Schnell einsetzbar, benötigt nur 5-10 Bilder für das Training. Ideal für schnelle, anpassungsfähige Automatisierung ohne hohen Rechenaufwand.
- Deep Learning: Bewältigt komplexe Aufgaben mit großen Datensätzen unter Verwendung fortschrittlicher neuronaler Netzwerke für Anwendungen mit hoher Variationsbreite.
- Vergleich: Edge Learning legt Wert auf Einfachheit und Geschwindigkeit, während Deep Learning den Fokus auf die Bewältigung komplexer Herausforderungen mit robuster Rechenleistung legt.
Edge Learning und Deep Learning sind beides KI-basierte Technologien, die zur Automatisierung einer Vielzahl von Anwendungen in der Fertigung und Logistik eingesetzt werden können. Es gibt jedoch wesentliche Unterschiede zwischen den beiden Technologien, die jeweils einzigartige Eigenschaften haben.
Deep Learning – für komplexe Anwendungen entwickelt
Deep Learning simuliert wie Neuronen im menschlichen Gehirn Verbindungen stärken und schwächen, um Bilder interpretieren zu können. Beim Einsatz von Deep Learning werden neuronale Netzwerke aus großen Bildsätzen ähnlicher Objekte aufgebaut. Durch die Änderung von Verbindungen innerhalb und zwischen diesen Schichten jedes Mal, wenn sie einem neuen Bild ausgesetzt werden, lernt Deep Learning, Anomalien zu identifizieren und Defekte zu erkennen.
Deep Learning ist in der Lage, große und detaillierte Bildsätze zu verarbeiten und eignet sich daher ideal für komplexe oder hochgradig kundenspezifische Anwendungen. Solche Anwendungen erfordern eine höhere Rechenleistung und robuste Trainingsfunktionen, da die Bilder stark variieren können. Um diese Variation zu berücksichtigen und alle potenziellen Ergebnisse zu erfassen, müssen Hunderte oder Tausende von Bildern für das Training verwendet werden. Deep learning analysiert robuste Bildsätze schnell und effizient und bietet eine effektive Lösung für die Automatisierung anspruchsvoller Aufgaben.
Edge Learning – für Benutzerfreundlichkeit entwickelt
Die Leistungsfähigkeit der KI kann auf Probleme in der Fabrikautomatisierung angewendet werden, indem das Wissen über die Anwendungsanforderungen von Anfang an in die Verbindungen des neuronalen Netzes eingebettet wird. Dieses Vor-Training reduziert einen Großteil der Rechenlast, insbesondere wenn es von herkömmlichen Bildverarbeitungswerkzeugen unterstützt wird. Das Endergebnis ist Edge Learning.
Edge-Learning kann in wenigen Minuten trainiert werden, wobei nur fünf bis zehn Bilder verwendet werden. Im Vergleich dazu, erfordern Deep Learning-basierte Lösungen das Training mit Hunderten bis Tausenden von Bildern, was Stunden oder sogar Tage dauern kann. Edge Learning rationalisiert die Implementierung und versetzt die Hersteller in die Lage, schnell mehr zu produzieren, dabei flexibel zu bleiben und sich Veränderungen leicht anzupassen.
Edge Learning vs. Deep Learning: Eine kurze Zusammenfassung
Erfahren Sie von unserem Fachexperten Reto Wyss, Vice President of AI Technology bei Cognex, wie Edge Learning die Nachfrage nach leistungsstarker, aber einfach zu implementierender Automatisierung erfüllt.