Industriële computervisie met AI: defectdetectie en visuele inspectie Training Cursus

Inleiding tot industriële computervisie

• Overzicht van machinesystemen in de fabricage
• Typische defecten: barsten, krasjes, uitlijningsfouten, ontbrekende componenten
• AI versus traditionele regelgebaseerde visuele inspectie

Beeldacquisitie en voorverwerking

• Cameratep en instellingen voor beeldopname
• Ruisonderdrukking, contrastverhoging en normalisatie
• Data-augmentatie voor robuust training

Objectdetectie- en segmentatietechnieken

• Klassieke methoden (drempelwaardes, randdetectie, contouren)
• Deep learning methoden: CNNs, U-Net, YOLO
• Keuze tussen detectie, classificatie en segmentatie

Ontwikkeling van defectdetectiemodellen

• Bereiden van geannoteerde datasets
• Training van defectclassifiers en segmentatoren
• Model-evaluatie: precisie, recall, F1-score

Implementatie in industriële omgevingen

• Hardwareoverwegingen: GPUs, edge-apparaten, industriële PCs
• Architectuur van realtime inspectiepipelines
• Integratie met PLC’s en fabrieksautomatiseringssystemen

Prestatieregeling en onderhoud

• Omgaan met wisselende verlichting en productieomstandigheden
• Hetraining van modellen en continu leren
• Meldingen, logboekingen en integratie van QA-rapportage

Casestudies en toepassingen in vakgebieden

• Defectdetectie in automotive assemblage en laswerk
• Oppervlakteinspectie in elektronica en halfgeleiders
• Verificatie van etiketten en verpakkingen in farmaceutica en voeding

Samenvatting en vervolgstappen