Test-Software DEEP.MV
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Test-Software - DEEP.MV - Mabri.Vision GmbH Technologiezentrum am Europaplatz - machine learning / Industrie / zur Fehlerinspektion
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Eigenschaften

Funktion
Test, machine learning
Anwendung
Industrie, zur Fehlerinspektion

Beschreibung

DEEP.MV Unsere Plattform – Maschinelles Lernen für die industrielle Anwendung Für die Anwendung moderner Deep-Learning und KI-Technologien im industriellen Umfeld hat MABRI.VISION die Software-Plattform DEEP.MV entwickelt. Die Plattform kombiniert alle notwendigen Bausteine und ermöglicht eine Anwendung auf Werksebene. Einsatzmöglichkeiten Unsere Deep Learning Plattform eignet sich hervorragend für Anwendungen bei denen regelbasierte Ansätze herausfordernd sind oder scheitern. Das betrifft vor allem Prüfanwendungen mit einem großen Spektrum an Varianten und Fehlerausprägungen, wie beispielsweise variierende Oberflächen- und Struktureigenschaften. Die MABRI.VISION Plattform lässt sich dort optimal einsetzen, wo aufgrund der Komplexität primär mit Fehlerkatalogen manuell und händisch geprüft wird. Klassifikation | Erkennung und Klassifikation von Objekten und Fehlern Die Klassifikation bildet die Basis für viele Aufgaben in der Qualitätssicherung. In der Anwendung entfällt aufwendiges Labeln von Daten – es reicht eine Kategorisierung von Bildern. Objekterkennung | Beispiele: Vollständigkeitskontrolle, Anwesenheitskontrolle, Zählung, Pick & Place uvm. Defekterkennung | Oberflächendefekte, unvollständige Bauteile, Strukturdefekte, Farb- und Formdefekte uvm. Segmentierung | Erkennung von Strukturen und Bildbereichen, Oberflächendefekten, unvollständigen Bauteilen, Strukturdefekten, Farb- und Formdefekten uvm. Anomalieerkennung | Fehler auf Verpackungen, Druckbildkontrolle, Webfehler uvm. OCR | Texterkennung

Kataloge

* Die Preise verstehen sich ohne MwSt., Versandkosten und Zollgebühren. Eventuelle Zusatzkosten für Installation oder Inbetriebnahme sind nicht enthalten. Es handelt sich um unverbindliche Preisangaben, die je nach Land, Kurs der Rohstoffe und Wechselkurs schwanken können.