Кількість
|
Вартість
|
||
|
Штучний інтелект у дослідженнях, освіті та промисловості.
Використання штучного інтелекту в промисловості, освіті та дослідженнях стає все більш важливим. Модель контролю якості із системою штучного інтелекту від fischertechnik ідеально підходить для практичної візуалізації цього складного предмета, оскільки вона створює стійкий досвід навчання, пов'язуючи теорію та практику.
Візуалізація забезпечення якості за допомогою ШІ з fischertechnik.
Використання штучного інтелекту у контролі якості дає численні переваги, які вже використовуються в виробництві, наприклад, в автомобільній промисловості. Процеси можуть бути прискорені, кількість відмов та витрати зведені до мінімуму, а оцінка помилок стандартизована. Сортувальна лінія fischertechnik поставляється із заготовками трьох різних кольорів. Ці заготовки маркуються трьома характеристиками обробки, і навіть різними зображеннями дефектів. Заготівлі скануються камерою та класифікуються за допомогою навченого ШІ. Потім штучний інтелект сортує заготівки в залежності від кольору, особливостей та характеру дефектів на основі їх якісних характеристик. Використовуваний ШІ реалізований за допомогою машинного навчання в Tensorflow, де штучна нейронна мережа навчалася на даних зображень. Навчений ШІ виконується на контролері Fischertechnik TXT 4.0. Управління послідовністю моделі реалізовано серед програмування ROBO Pro Coding і мовою Python.
Створюйте свої власні програми ШІ.
Якщо ви хочете піти далі, у вас є можливість створювати власні програми ІІ. Навчання проводиться мовою Python, для пояснення якої надається відповідний приклад проекту.
- Контролер TXT 4.0
- USB-камера
- Двигун з енкодером
- Компресор
- 4x електромагнітних клапана 3/2
- 4x пневматичних циліндра
- 5 світлових бар'єрів (5 фототранзисторів + 5 світлодіодів світлового бар'єру)
- 4 світлодіоди для підсвічування поля камери
- 24x заготівки