Deep Learning Video Minitaturbild
Leistungsmerkmale
Beschleunigen der Entwicklung mit grafischem Trainieren
Über die grafische Trainingsschnittstelle in VisionPro Deep Learning können Bilder gesammelt, das neuronale Netzwerk trainiert und an verschiedenen Bildsätzen getestet werden. So ist eine schnellere und effizientere Implementierung möglich. VisionPro Deep Learning bietet wichtige Funktionen zur Beschleunigung der Implementierung, wie z. B.:
- Schnelles Labeling: Beschleunigung des Setups mit einem schnellen Labeling- und Überprüfungsprozess, der die Anzahl der Bilder und die für die Anwendungsentwicklung benötigte Zeit reduziert.
- Flexibles Trainieren: Einfaches Trainieren und erneutes Trainieren des Systems für nahtlose Skalierbarkeit über mehrere Produktionslinien hinweg.
- Funktionen zur Verkettung von Tools: Vereinfachung komplexer Probleme mit einzigartigen Tool-Verkettungs-Funktionen, mit denen Sie Aufgaben in kleinere Schritte unterteilen können.
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Automatisieren Sie anspruchsvolle Vision-Anwendungen mit einem intelligenteren Toolset
VisionPro Deep Learning umfasst eine Reihe leistungsfähiger Deep-Learning-Tools, die jeweils zur Lösung spezifischer Vision-Herausforderungen entwickelt wurden. Wählen Sie zwischen Blue Locate, Red Analyze, Green Classify oder Blue Read, um das Tool zu verwenden, das am besten zu Ihren Anforderungen passt.
Blue Locate für Fixieren, Zählen und Bestückungsüberprüfung
Zuverlässige Suche nach Merkmalen bei verrauschten Hintergründen, in Umgebungen mit schlechten Lichtverhältnissen, bei kontrastarmen Teilen und bei Teilen mit erheblichen Abweichungen.
Red Analyze für Fehlererkennung und Segmentierung
Erkennung subtiler Defekte auf einer Vielzahl von Hintergründen und Oberflächentexturen und gleichzeitige Anpassung an Änderungen bei Beleuchtung, Positionierung und Fehlertyp.
Green Classify für Objekt- und Szenenklassifizierung
Kategorisieren von Produkten basierend auf visuellen Eigenschaften wie Farbe, Textur, Material, Verpackung oder Fehlertyp, während gleichzeitig natürliche Variationen berücksichtigt werden.
Blue Read für Text- und Zeichenerkennung
Lesen von verzerrten, schiefen oder schlecht geätzten Zeichen und Codes, einschließlich anwendungsspezifischer Zeichen.
Überwinden von Deep Learning-Grenzen mit spezialisierten Modi
Wechsel zwischen den Modi ohne erneutes Labeling der Bilder, um zu sehen, welcher Modus am besten zu Ihren Anforderungen passt.
- Modus Wenige Beispiele: hohe Genauigkeit bei begrenzten Daten
Der Modus Wenige Beispiele liefert leistungsstarke Ergebnisse mit nur wenigen Bilder pro Klasse, minimiert die Entwicklungszeit und erzeugt präzise Heatmaps für eine verbesserte Prüfgenauigkeit. Dieser Modus ist für Szenarien mit begrenzten Datensätzen optimiert, wie z. B. seltene Defekte oder Machbarkeitsstudien. - Robuster Modus: zuverlässige Leistung in anspruchsvollen Umgebungen
Robuster Modus bewältigt optische Probleme wie Kameraneigung, Beleuchtungsschwankungen und Weißabgleichverschiebungen und sorgt so für konstante, hochwertige Prüfungen auch in den anspruchsvollsten Fertigungsszenarien.
Maximierung der Systemeffizienz mit speziell entwickelten Funktionen
Bei einem Ausreißerwert werden Bilder mit einem trainierten Datensatz verglichen, um all diejenigen zu markieren, die von den erwarteten Mustern abweichen. Auf diese Weise können Nutzer Produktionsumgebungen überwachen,unerwartete Variationen erkennen und relevante Daten für die weitere Analyse oder erneutes Trainieren priorisieren.
- Erkennen von Umgebungsänderungen, die sich auf die Bildqualität auswirken
- Identifizierung unerwarteter Produktvariationen oder neuer Komponenten
- Optimierung der Datenspeicherung, indem Sie sich auf relevante Bilder für zukünftige Modellaktualisierungen konzentrieren
Die Multi-Class-Segmentierung erkennt und trennt mehrere Objektklassen innerhalb eines einzelnen Bildes, sodass Benutzer verschiedene Kategorien oder Zielbereiche gleichzeitig identifizieren und isolieren können. Diese Möglichkeit optimiert die Automatisierung durch:
- Lösung fortschrittlicher Multi-Class-Segmentierungsaufgaben
- Eliminierung der Notwendigkeit einer separaten Segmentierung und Klassifizierung von „Toolchains“
Mit der Lab-Funktion können Benutzer die neuesten Innovationen und Funktionalitäten vor ihrer offiziellen Veröffentlichung erkunden, sodass man immer einen Schritt voraus ist und zur Gestaltung der Zukunft beitragen kann.
- Testen von zukünftigen Funktionen und Fähigkeiten
- Teilen von Feedback, um die Produktentwicklung zu beeinflussen
Beschleunigung des Bild-Labeling mit KI-Unterstützung – markieren Sie einfach einige Beispiele und das System labelt den Rest automatisch zu Untersuchungszwecken.
- Weniger Zeitaufwand bei manueller Annotation
- Verbesserung der Effizienz des Trainings mit minimalem Input
Support
Branchenführende Technologie mit Anleitung zur einfachen Planung, Bereitstellung und Erweiterung jedes Vision-Projekts
Unsere Geräte können jedes Mal selbst kleinste Details mit unübertroffener Genauigkeit sehen. Unser Support ist branchenführend und orientiert sich an Ihrem Bedarf: von Self-Service-Ressourcen bis hin zu einem globalen Expertennetzwerk.
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