Adaptive Vision Deep Learning додаток

Adaptive Vision Deep Learning додаток од компанијата Adaptive Vision, го надградува и поедноставува развојот на апликации со машински вид без претходно програмерско искуство.

Бенефити со Adaptive Vision Studio Deep Learning

Методот за машинско учење наречен deep learning се базира на употребата на невронски мрежи со повеќе нивоа. Меѓу другото, само со споредба на слики од добри и лоши парчиња, со deep learning може да детектирате различни дефекти на објекти, да ги класифицирате по категории, да извлечете карактеристики од нивната површина, да ги сегментирате сликите, итн. Влезните слики се понатаму класифицирани.

Deep learning е особено погоден за детекција на дефекти на површини на деформирани објекти и случаи каде дефектот не е мерлив или е толерантно ограничен.

Adaptive Vision Studio Deep Learning

Сакате да набавите наши опрема за Машински вид?

Алатки за машинско учење

Може да ја подготвите апликацијата или моделот со Adaptive Vision Deep Learning со најмногу до 20-50 примероци од слика, а да го извршите процесот на учење со препорачана употреба на моќен графички процесор за само 5 минути. И класификацијата е брза – типично 100 ms за 1 MP на GPU.

Корисникот има пет веќе подготвени алатки за брза контрола: класифицирање или сегментирање, детекција на својства или аномалии, и локализација на точки.

Изберете deep learning метод

При надгледувано учење, корисникот обележува аномалии на слики со лоши шаблони. При ненадгледувано учење, корисникот внесува што повеќе слики на добри и лоши примероци во алатката која автоматски генерира соодветен модел за понатамошна класификација. Исто така, софтверската алатка ги дели внесените слики во сет за учење и сет за евалуација (валидација) на моделот.

Внесувањето на слики и генерирањето на модел се случува во транспарентен интерфејс кој е погоден и за почетници и за искусни корисници кои сакаат поголема контрола врз параметрите на моделот.

Апликации

Adaptive Vision Deep Learning овозможува:

  • детекција на дефекти на површини: пукнатини, дефекти, несоодветна колоризација
  • детекција на деформација: дупли делови, делови кои недостигаат, деформација
  • прецизна локализација на рабови
  • детекција на дефекти во примероци
  • анализа на квалитет
  • сепарација, сортирање, споредување, идентификација според предефинирани групи.

Сакате да дознаете повеќе?

Пополнете го формуларот за контакт и ние ќе Ви одговориме наскоро.

Subscribe to our newsletter!

    Contact form 7 Mailchimp extension by Renzo Johnson - Web Developer

    Don’t miss other related news

    Don’t miss other news