DEEP LEARNING PLATFORMS FOR AUTOMATED VISUAL INSPECTION

Techniques that facilitate the development and/or modification of an automated visual inspection (AVI) system that implements deep learning are described herein. Some aspects facilitate the generation of a large and diverse training image library, such as by digitally modifying images of real-world containers, and/or generating synthetic container images using a deep generative model. Other aspects decrease the use of processing resources for training, and/or making inferences with, neural networks in an AVI system, such as by automatically reducing the pixel sizes of training images (e.g., by down-sampling and/or selectively cropping container images). Still other aspects facilitate the testing or qualification of an AVI neural network by automatically analyzing a heatmap or bounding box generated by the neural network. Various other techniques are also described herein. En el presente documento se describen técnicas que facilitan el desarrollo y/o la modificación de un sistema de inspección visual automatizado (AVI, por sus siglas en inglés) que incorpora aprendizaje profundo. Algunos aspectos facilitan la generación de una biblioteca de imágenes de entrenamiento grande y diversa, como por ejemplo modificando digitalmente imágenes de contenedores del mundo real y/o generando imágenes artificiales de contenedores utilizando un modelo generativo profundo. Otros aspectos reducen el uso de recursos de procesamiento para entrenar y/o hacer inferencias con redes neuronales en un sistema de AVI, tal como, por ejemplo, reduciendo automáticamente el tamaño de los píxeles de las imágenes de entrenamiento (por ejemplo, reduciendo el muestreo y/o recortando selectivamente las imágenes del contenedor). Otros aspectos facilitan la comprobación o cualificación de una red neuronal de AVI mediante el análisis automático de un mapa de calor o un cuadro delimitador generado por la red neuronal. En el presente documento también se describen diversas técnicas diferentes.