Compétences
L'apprentissage en profondeur
Notre plateforme – Apprentissage automatique pour les applications industrielles
MABRI.VISION a développé la plateforme logicielle DEEP.MV pour l'application des technologies modernes d'apprentissage profond et d'intelligence artificielle dans les environnements industriels. Cette plateforme regroupe tous les composants nécessaires et permet une application à l'échelle de l'usine.
Applications
Notre plateforme d'apprentissage profond est parfaitement adaptée aux applications où les approches basées sur des règles sont difficiles, voire inefficaces. C'est notamment le cas pour les applications d'inspection présentant une grande variété de variantes et de caractéristiques de défauts, telles que des propriétés de surface et structurelles variables. La plateforme MABRI.VISION est quant à elle optimale pour les applications où, du fait de leur complexité, l'inspection est principalement réalisée manuellement à l'aide de catalogues de défauts.
Classification | Détection et classification des objets et des erreurs
La classification est essentielle à de nombreuses tâches d'assurance qualité. En pratique, elle évite le fastidieux étiquetage des données : la catégorisation des images suffit.
Détection d'erreurs dans les pastilles pour lave-vaisselle
gratter
ouvert
niO.
Erreur Web
D'ACCORD.
Erreur Web
Trou
Reconnaissance d'objets | Exemples : contrôle d'exhaustivité, contrôle de présence, comptage, prise et placement, et bien plus encore.
Vérification d'exhaustivité
Vérification de localisation
Contrôle de présence
Détection des 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 sillons
Segmentation | Détection des structures et des zones d'image, des défauts de surface, des composants incomplets, des défauts structurels, des défauts de couleur et de forme, et bien plus encore.
La segmentation est toujours importante lorsqu'il est nécessaire d'identifier et d'isoler avec précision des objets, des structures ou des erreurs. Ces informations peuvent être utilisées, par exemple, pour l'optimisation des processus
détection de puce
textiles
pastilles pour lave-vaisselle
Tri incorrect
Corps étranger
Détection d'anomalies | Erreurs d'emballage, contrôle d'image d'impression, défauts de tissage et bien plus encore.
cartes de circuits imprimés
Microstructures
Surfaces (ex. résidus d'adhésif)
OCR | Reconnaissance de texte
Code DOT sur les pneus
Reconnaissance de caractères
Vos avantages
Tout provient d'une source unique
MABRI.VISION vous fournit tout le nécessaire pour votre application. Vous n'avez ainsi plus besoin de solutions fragmentées et isolées, incompatibles et donc difficiles à maintenir. Outre l'application logicielle, nous fournissons principalement les systèmes de capteurs, les plateformes de test et les services nécessaires à votre processus de production.
Économisez de l'argent
Notre plateforme d'IA optimisée permet de proposer des solutions économiques pour les applications industrielles complexes. Elle élimine ainsi le besoin d'étapes de test manuelles et chronophages.
Résoudre des problèmes complexes
L'apprentissage profond permet de réaliser des applications très complexes, voire impossibles à résoudre de manière satisfaisante par les méthodes de traitement d'images traditionnelles. Il ouvre ainsi des perspectives inédites en matière d'assurance qualité.
La bonne solution
En tant que fournisseur de solutions globales pour la métrologie de production optique, nous analysons votre application avec soin. Nous n'utilisons nos technologies d'apprentissage profond que lorsque cela s'avère réellement bénéfique pour votre application spécifique. Ceci permet d'éviter les résultats inexacts et les coûts de développement excessifs. De plus, nous prenons en charge tous les autres aspects essentiels de l'assurance qualité, tels que l'étalonnage et la traçabilité.
Restez flexible
L'un des défis posés par les tendances actuelles du développement industriel est la production modulaire, caractérisée par des cycles de production toujours plus courts. Les méthodes d'apprentissage automatique permettent de maintenir cette flexibilité et d'adapter sa production de manière autonome.
À l'épreuve du temps
Le domaine de l'apprentissage profond évolue très rapidement. C'est pourquoi notre plateforme d'IA est constamment enrichie et s'appuie sur des normes établies en matière de recherche et développement. Ce développement continu vous garantit l'accès aux technologies les plus récentes.
Exemple concret
Les méthodes d'apprentissage automatique constituent une bonne option lorsque les approches basées sur des règles sont difficiles à mettre en œuvre.
Détection d'erreurs sur les chaussettes
Erreur Web
Trou
Détection des défauts sur les canalisations métalliques
Portée
Défaut de soudure
Flux de processus
Les méthodes d'apprentissage profond reposent sur des réseaux de neurones artificiels. Ces réseaux s'inspirent des réseaux neuronaux biologiques, qui font partie du système nerveux. Les réseaux de neurones artificiels sont structurés en couches. Une couche est composée de plusieurs neurones artificiels. Entre une couche d'entrée et une couche de sortie se trouvent plusieurs couches cachées. Le terme « réseau de neurones profond » provient de ces couches cachées.
