COMPÉTENCES
L'apprentissage en profondeur
Notre plateforme - machine learning à usage industriel
MABRI.VISION a développé la plateforme logicielle DEEP.MV pour l'application des technologies modernes d'apprentissage profond et d'IA dans les environnements industriels. La plate-forme combine tous les éléments de base nécessaires et permet une application au niveau de l'usine.
Utilisations possibles
Notre plate-forme d'apprentissage en profondeur est idéale pour les applications où les approches basées sur des règles sont difficiles ou échouent. Cela s'applique surtout aux applications de test avec un large éventail de variantes et de caractéristiques d'erreur, telles que des propriétés de surface et structurelles variables. La plate-forme MABRI.VISION peut être utilisée de manière optimale lorsque, en raison de la complexité, des contrôles principalement manuels et manuels sont effectués à l'aide de catalogues d'erreurs.
Classement | Détection et classification d'objets et d'erreurs
La classification constitue la base de nombreuses tâches d'assurance qualité. Dans l'application, aucun étiquetage fastidieux des données n'est nécessaire - il suffit de catégoriser les images.
Détection d'erreur dans les onglets de rinçage
gratter
commencé
pas d'accord
Erreur Web
D'ACCORD
Erreur Web
Trou
Détection d'objets | Exemples : contrôle d'exhaustivité, contrôle de présence, comptage, pick & place et bien plus encore.
Contrôle d'exhaustivité
Contrôle de position
Contrôle de présence
Détection de défauts | Défauts de surface, composants incomplets, défauts structurels, défauts de couleur et de forme et bien plus encore.
Défauts de moulage par injection
gratter
Pores et rainures
Segmentation | Détection de structures et de zones d'image, de défauts de surface, de composants incomplets, de défauts structurels, de défauts de couleur et de forme et bien plus encore.
La segmentation est toujours importante lorsque des objets, des structures ou des erreurs doivent être identifiés et délimités très précisément. Ces informations peuvent être utilisées, par exemple, pour l'optimisation des processus
Détection de puce
textile
Rincer les pastilles
Tri incorrect
corps étranger
Détection d'anomalies | Erreurs sur l’emballage, inspection de l’image imprimée, erreurs de tissage et bien plus encore.
Cartes de circuits imprimés
Microstructures
Surfaces par ex. Résidus de colle
ROC | Reconnaissance de texte
Code DOT sur les pneus
Reconnaissance des polices
Vos avantages
- Le tout à partir d'une seule source
MABRI.VISION vous fournit tout ce dont vous avez besoin pour votre candidature. Vous évitez ainsi d'utiliser des solutions partielles et des solutions isolées qui ne s'articulent pas entre elles et sont donc difficiles à maintenir. En plus de l'application logicielle, nous fournissons principalement les systèmes de capteurs, les plates-formes de test et les services nécessaires à votre processus de production.
- Économisez des coûts
En utilisant notre plateforme d'IA Lean, les applications difficiles dans les environnements industriels peuvent également être résolues de manière rentable. Cela élimine le besoin d’étapes de test manuelles et fastidieuses.
- Résoudre des problèmes complexes
La technologie d'apprentissage en profondeur peut résoudre des applications qui sont très difficiles ou ne peuvent pas être résolues de manière satisfaisante avec le traitement d'image classique. Cela ouvre de toutes nouvelles possibilités en matière d'assurance qualité.
- La bonne solution
En tant que fournisseur de solutions universelles pour la métrologie de production optique, nous examinons de près votre application. Nous n'utilisons nos technologies d'apprentissage en profondeur que lorsque et dans la mesure où cela a du sens pour l'application. Vous évitez ainsi des résultats erronés et des coûts de développement excessifs. De plus, nous cartographions tous les autres composants essentiels de l'assurance qualité, y compris l'étalonnage et la traçabilité.
- Restez flexible
L'un des défis des tendances de développement actuelles de l'industrie est la production modulaire avec des cycles de production de plus en plus courts. Les processus d'apprentissage automatique vous permettent de rester flexible et d'adapter votre production de manière adaptative et indépendante.
- À l'épreuve du futur
Le développement dans le domaine de l'apprentissage en profondeur progresse très rapidement. Notre plateforme d'IA est donc constamment élargie et s'appuie sur des standards établis en recherche et développement. Ce développement continu vous permet de toujours utiliser les dernières technologies à l'avenir.
Exemple pratique : Détection d'erreur sur les chaussettes
Les méthodes d’apprentissage automatique sont idéales partout où les approches basées sur des règles sont difficiles à mettre en œuvre.
Erreur Web
Trou
Exemple pratique : Détection de défauts sur canalisations métalliques
Ébrécher
Défaut de soudure
Flux de processus
Les processus d'apprentissage profond sont basés sur des réseaux de neurones artificiels.
Ces réseaux s'inspirent des réseaux de neurones (biologiques), c'est-à-dire faisant partie d'un système nerveux. Les réseaux de neurones artificiels sont construits en couches. Une couche ou un niveau est constitué de plusieurs neurones artificiels. Il existe plusieurs niveaux cachés entre un niveau d'entrée et un niveau de sortie. Le nom de réseau neuronal « profond » tire sa structure précisément de ces couches cachées.
