Competenties

Diep leren

Ons platform - machine learning voor industrieel gebruik

MABRI.VISION heeft het softwareplatform DEEP.MV ontwikkeld voor de toepassing van moderne deep learning- en AI-technologieën in industriële omgevingen. Het platform combineert alle benodigde bouwstenen en maakt toepassing op fabrieksniveau mogelijk.

Neem contact met ons op
Deep learning-platform, machine learning-applicatie, deep learning

Mogelijke toepassingen

Ons deep learning-platform is ideaal voor toepassingen waar op regels gebaseerde benaderingen een uitdaging vormen of falen. Dit geldt vooral voor testtoepassingen met een breed scala aan varianten en foutkenmerken, zoals variërende oppervlakte- en structurele eigenschappen. Het MABRI.VISION-platform kan optimaal worden ingezet waar vanwege de complexiteit voornamelijk handmatige en handmatige controles worden uitgevoerd met behulp van foutencatalogi.

Classificatie | Detectie en classificatie van objecten en fouten

Classificatie vormt de basis voor veel taken in de kwaliteitszorg. In de applicatie is het tijdrovend labelen van gegevens niet nodig; het enige dat nodig is, is het categoriseren van afbeeldingen.

Foutdetectie met spoeltabletten

kras
begonnen
niet oké

Webfout

OK
Webfout
Deep learning-platform, machine learning-applicatie, deep learning
gat
Deep learning-platform, machine learning-applicatie, deep learning
volledigheidscontrole
Positiecontrole
Aanwezigheidscontrole
Spuitgiet defect
kras
Poriën en groeven
Machine vision-methoden, testen, structuren, oppervlakken, chipdetectie, poriën

Segmentatie is altijd belangrijk wanneer objecten, structuren of fouten zeer nauwkeurig geïdentificeerd en afgebakend moeten worden. Deze informatie kan bijvoorbeeld worden gebruikt voor procesoptimalisatie

Chipdetectie
Machine vision-methoden, testen, structuren, oppervlakken, chipdetectie, poriën
textiel
Machine vision-methoden, testen, structuren, oppervlakken, chipdetectie, poriën
Schotel tabbladen
Verkeerde sortering
vreemde entiteit
Printplaten
Microstructuren
Oppervlakken (bijv. lijmresten)
DOT-code op banden
Lettertypeherkenning

Uw voordelen

Alles uit één hand

MABRI.VISION biedt u alles wat u nodig heeft voor uw toepassing. Zo vermijd je het gebruik van deeloplossingen en geïsoleerde oplossingen die niet in elkaar passen en daardoor lastig te onderhouden zijn. Naast de softwareapplicatie leveren wij vooral de benodigde sensorsystemen, testplatformen en diensten voor uw productieproces.

Bespaar kosten

Door gebruik te maken van ons lean AI-platform kunnen ook uitdagende toepassingen in industriële omgevingen kosteneffectief worden opgelost. Dit elimineert de noodzaak voor handmatige en tijdrovende teststappen.

Complexe problemen oplossen

Deep learning-technologie kan worden gebruikt om toepassingen op te lossen die zeer uitdagend zijn of niet op bevredigende wijze kunnen worden opgelost met klassieke beeldverwerking. Dit opent geheel nieuwe mogelijkheden op het gebied van kwaliteitsborging.

De juiste oplossing

Als leverancier van universele oplossingen voor optische productiemetrologie nemen we uw toepassing onder de loep. We gebruiken onze deep learning-technologieën alleen wanneer en voor zover dit zinvol is voor de toepassing. Zo voorkom je foutieve resultaten en te hoge ontwikkelkosten. Daarnaast brengen we alle andere essentiële onderdelen van kwaliteitsborging in kaart, waaronder kalibratie en traceerbaarheid.

Blijf flexibel

Een uitdaging van de huidige ontwikkelingstrends in de industrie is modulaire productie met steeds kortere productiecycli. Machine learning-processen houden u flexibel en stellen u in staat uw productie adaptief en zelfstandig aan te passen.

Toekomstbestendig

De ontwikkeling op het gebied van deep learning gaat razendsnel. Ons AI-platform wordt daarom voortdurend uitgebreid en vertrouwt op gevestigde normen in onderzoek en ontwikkeling. Deze continue ontwikkeling stelt u in staat om in de toekomst altijd gebruik te maken van de nieuwste technologieën.

Praktisch voorbeeld

Machine learning-methoden zijn ideaal overal waar op regels gebaseerde benaderingen moeilijk te implementeren zijn.

Foutdetectie op sokken

Deep learning-platform, machine learning-applicatie, deep learning

Webfout

Deep learning-platform, machine learning-applicatie, deep learning

gat

Deep learning-platform, machine learning-applicatie, deep learning

Defectdetectie op metalen buizen

Deep learning-platform, machine learning-applicatie, deep learning

Span

Machine vision-methoden, testen, structuren, oppervlakken, chipdetectie, poriën

Lasnaad defect

Afbeelding van een las die met een laserstraal wordt geïnspecteerd.

processtroom

Deep learning-methoden zijn gebaseerd op kunstmatige neurale netwerken. Deze netwerken zijn geïnspireerd op (biologische) neurale netwerken, oftewel onderdelen van een zenuwstelsel. Kunstmatige neurale netwerken zijn opgebouwd uit lagen. Een laag, of niveau, bestaat uit verschillende kunstmatige neuronen. Tussen een invoer- en uitvoerlaag bevinden zich verschillende verborgen lagen. De naam "diep" neuraal netwerk is afgeleid van deze verborgen lagen.

Deep learning-platform, machine learning-applicatie, deep learning