TF7810

TwinCAT 3 Vision Neural Network предлагает интегрированное решение машинного обучения (ML) для конкретных случаев использования машинного зрения. Модели машинного обучения выполняются в реальном времени. Эти модели можно использовать для автоматического обучения сложному анализу данных. Это можно использовать для замены сложных, созданных вручную программных конструкций.

Функция TwinCAT 3 TF7810 — это высокопроизводительный модуль выполнения (механизм вывода) для обученных нейронных сетей. Нейронные сети обучаются в установленных средах, таких как: B. PyTorch, TensorFlow или MATLAB®. Информация об изученной сети загружается в механизм вывода в виде файла описания. Поддерживается стандартизированный формат обмена Open Neural Network Exchange (ONNX), благодаря чему мир автоматизации и науки о данных плавно переплетаются.

Примером нейронной сети является сверточная нейронная сеть (CNN). В отличие от классических моделей ML, данные изображения передаются напрямую, и в моделях происходит извлечение признаков. С помощью этих моделей можно решать различные задачи. Примеры приложений включают обнаружение объектов, сегментацию, классификацию и обнаружение аномалий для контроля качества или мониторинга процессов.