TF7800

TwinCAT 3 Vision Machine Learning предоставляет интегрированное решение машинного обучения (ML) для конкретных случаев использования машинного зрения. Как обучение, так и выполнение моделей машинного обучения происходят в режиме реального времени. Эти модели можно использовать для автоматического обучения сложному анализу данных. Это можно использовать для замены сложных, созданных вручную программных конструкций.

Доступно множество различных классических моделей машинного обучения, таких как: B. Машина опорных векторов (SVM), случайный лес (RTrees), k-Means++ и анализ главных компонентов (PCA). Их можно использовать для классификации, регрессии, кластерного анализа и обнаружения аномалий.

Функции ML можно легко комбинировать с другими функциями библиотеки Vision. Кроме того, пакет предлагает методы извлечения и нормализации признаков.

Примеры приложений включают распознавание/обнаружение объектов, сортировку, контроль качества или мониторинг процессов.