Od teorie k vlastnímu AI modelu

Na dvoudenním Vision.Bootcampu jsme propojili základy strojového vidění, živé ukázky a praktickou práci s technologiemi tří partnerů. Účastníci si vyzkoušeli klasické zpracování obrazu i přístup založený na AI. Na reálných datech si také vytvořili datovou sadu a natrénovali vlastní model pro detekci objektů.

Jak bootcamp probíhal

Den 1: Základy strojového vidění

První den se účastníci seznámili s principy strojového vidění a s tím, jak výsledek ovlivňuje nastavení kamery, osvětlení, volba objektivu nebo samotná snímaná scéna.

Teorii doplnila práce ve dvou skupinách, které se střídaly u praktických stanovišť. Vyzkoušely si řešení Cognex In-Sight i práci s Basler Pylon Viewer a OpenCV při detekci objektů. Díky tomu mohly porovnat různé přístupy přímo při práci s obrazovými daty.

Den 2: Umělá inteligence v kontrole kvality

Druhý den se zaměřil na možnosti AI při vizuální kontrole. Účastníci si prošli tvorbou datové sady a následným tréninkem detekčního modelu v Pythonu.

Výsledkem nebyla jen ukázka hotové technologie. Každý účastník si na reálných datech sestavil a natrénoval vlastní model a prakticky si vyzkoušel část procesu, který stojí za AI detekcí objektů.

Co účastníci získali

• Dva dny praktického vzdělávání kombinujícího teorii, ukázky a vlastní práci.
• Tři technologické partnery a možnost seznámit se s různými přístupy ke strojovému vidění.
• Vlastní zkušenost s AI od přípravy datové sady až po natrénování detekčního modelu.

Účastníci získali základní přehled o klasickém strojovém vidění i AI přístupu a lépe porozuměli tomu, jak jednotlivé technologie fungují a co jejich využití obnáší. Tyto znalosti mohou využít při posuzování možností automatizované vizuální kontroly ve vlastní výrobě i při přípravě zadání pro budoucí projekty.

Rozšiřte své znalosti a vyzkoušejte si nové technologie

Pořádáme workshopy a vzdělávací akce, na kterých se s průmyslovými technologiemi seznamujete přímo při práci. Připravíme také program na míru potřebám vašeho týmu.

Všechny akce