Deep Learning

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens und damit der künstlichen Intelligenz. Durch künstliche neuronale Netze mit zahlreichen Zwischenschichten zwischen der Eingabeschicht und der Ausgabeschicht, entsteht eine umfangreiche interne Struktur.

Der Deep-Learning-Algorithmus wird mit großen Datensätzen trainiert, aus denen Regeln generiert werden, die dann auf andere Datensätze angewendet werden können. Auf diese Weise können komplexe Regelwerke erstellt werden, die nicht von Hand programmiert werden müssen.

mbj
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Defekterkennung mit künstlicher Intelligenz

Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz wurde die bewährte Prüfleistung der MBJ-Elektrolumineszenz-Tester noch einmal deutlich verbessert.
Ein vortrainiertes neuronales Netz erkennt zuverlässig typische Fehler wie Mikrorisse, dunkle Stellen und Lötfehler, während die Pseudofehlerrate noch einmal deutlich reduziert wird.

MBJ bietet auch die tiefgreifende Hyperparameter-Optimierung für:

  • Beste Rechenleistung
  • Minimale Rechenleistung
  • und schnellste Merkmalsextraktion

Keine zeitaufwändige Optimierung

Bemerkenswert ist, dass die Deep-Learning-Methode sehr robust gegenüber Schwankungen des Zellmaterials ist. Die zeitaufwändige und fehleranfällige Optimierung der Bildverarbeitungsparameter entfällt vollständig.
Es werden nur noch wenige Beispielbilder zur Optimierung benötigt. Mit relativ geringem Aufwand können zusätzliche Fehlerklassen nach Kundenwunsch hinzugefügt werden.

MBJ bietet die Bildverarbeitung mit neuronalen Netzen für alle
Elektrolumineszenz-Prüfsysteme seiner Produktpalette an.

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Vorteile von Deep Learning in MBJ EL-tester

Verbesserte Inspektionsleistung
Erkennt typische Fehler wie Mikrorisse, dunkle Stellen und Lötfehler, während die Pseudofehlerrate noch einmal deutlich reduziert wird.

Flexibel
Neue Fehlertypen können mit einer geringen Anzahl von Proben und ohne Softwareänderung einfach trainiert werden.

Einfach
Schulung beim Kunden vor Ort. Der Kunde verfügt über alle notwendigen Werkzeuge, um die Netze ohne Fachkenntnisse vor Ort zu trainieren.