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.
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.
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.
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Les méthodes d’apprentissage automatique sont idéales partout où les approches basées sur des règles sont difficiles à mettre en œuvre.
Les méthodes d'apprentissage profond reposent sur des réseaux de neurones artificiels. Ces réseaux s'inspirent des réseaux de neurones (biologiques), c'est-à-dire d'une partie du système nerveux. Les réseaux de neurones artificiels sont structurés en couches. Une couche, ou niveau, est composée de plusieurs neurones artificiels. Entre une couche d'entrée et une couche de sortie se trouvent plusieurs couches cachées. Le nom de réseau neuronal « profond » vient de ces couches cachées.