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A inspeção industrial é o principal fornecedor de exame não destrutivo, inspeção visual remota (RVI) e serviços relacionados para usinas (energia fóssil, energia eólica, refino, petroquímica e gás) e nucleares (construção e fabricação de campos de petróleo).
Com os avanços no aprendizado de máquina, especialmente nas redes de deep learning, essa paisagem está prestes a mudar fundamentalmente. Em vez de contar com um especialista humano para projetar recursos e criar regras, o usuário, em vez disso, coleta uma variedade de amostras e treina uma rede de aprendizado profundo. A rede pode ser implantada facilmente e rapidamente para uso imediato.
Como a maioria das reivindicações e promessas, a realidade é mais complexa. Aplicações de inspeção industrial reais representam muitos desafios difíceis. Como exemplo, os dados de treinamento raramente são abundantes, e quando disponíveis são altamente desequilibrados (geralmente não amostras defeituosas suficientes). Reduzir tanto falsos negativos quanto falsos positivos é de extrema importância, assim como reduzir o tempo de treinamento. Alcançar velocidades em tempo real normalmente requer redes extremamente leves e esparsas, que limitam sua expressividade. Finalmente, o trabalho humano envolvido na formação e criação de uma rede deve ser mínimo.
Os dados da vida real são insuficientes, barulhentos, incompletos, cheios de erros e apenas parcialmente rotulados (se em tudo). As ferramentas proprietárias avançadas desenvolvidas para limpeza, aumento e rotulagem dos dados fornecem uma vantagem poderosa sobre a concorrência; eles são a chave para fazer a inspeção funcionar mesmo na presença de dados barulhentos e limitados. Consulte um profissional para saber maiores detalhes técnicos.
Postagem criada em: 06/05/2022 - 12:19
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