Software de aprendizaje profundo ViMo Deeplearning

de programaciónde postprocesamientoanálisis de datos

Descripción del producto
ViMo Deeplearning es un software de entrenamiento Deep Learning para visión industrial en escritorio desarrollado por SmartMore. Proporciona entrenamiento de modelos offline y procesamiento local de datos para casos de uso manufactureros como clasificación de materiales, detección de defectos, localización de objetos y OCR. Está diseñado para usuarios sin conocimientos de programación y complementa ViMo Cloud en flujos híbridos edge-cloud.

Características del producto

• Anotación inteligente: anotación asistida por IA, enmascaramiento de regiones no aprendibles y fusión de etiquetas blandas/duras. La anotación automática con IA con un clic puede mejorar la eficiencia media de anotación en más del 70% manteniendo la precisión.
• Exportación de SDK: exportación y despliegue con un solo clic para inferencia en tiempo real en múltiples lenguajes de desarrollo y entornos. Soporta controladores de visión, cámaras inteligentes y PC industriales. Utiliza destilación y poda de modelos para obtener modelos compactos y eficientes.
• Análisis de datos avanzado: métricas de inferencia visualizadas y postprocesado interactivo con gráficos para falsos positivos, falsos negativos y estadísticas de defectos. Ajuste de parámetros en tiempo real para equilibrar métricas.
• Procesamiento de datos en sitio y privacidad: el edge computing permite la construcción de modelos y el procesamiento local sin copiar datos fuera del sitio, protegiendo la privacidad de la producción.
• Integración Edge + Cloud: el entrenamiento offline (escritorio) complementa ViMo Cloud para asegurar la compatibilidad de datos, modelos y soluciones; los proyectos ViMo Deeplearning pueden integrarse en flujos de trabajo híbridos.

Casos de aplicación

• Detección de defectos en superficie de rectificado para juntas de dirección en un importante fabricante de piezas para automoción — solución con más del 95% de precisión y ahorro de costes significativo.
• Detección de defectos en conectores USB para un fabricante de electrónica de consumo — clasificación en tres clases de arañazos y suciedad usando deep learning de alta precisión.
• OCR para relojes inteligentes — reconocimiento robusto de caracteres en componentes metálicos con tipografías variadas y condiciones de imagen difíciles; hasta 99,9% de precisión en proyectos reales.

Especificaciones técnicas

• Tipo: software desktop de entrenamiento Deep Learning para visión industrial
• Capacidades principales: anotación inteligente, entrenamiento automático de algoritmos, ajuste de modelos, inferencia via SDK
• Sin programación: diseñado para usuarios sin habilidades de programación
• Entrenamiento offline: permite entrenamiento local/offline complementario a servicios cloud
• Despliegue: soporta múltiples lenguajes de desarrollo y entornos; apto para dispositivos edge (controladores de visión, cámaras inteligentes, PC industriales)
• Optimización de modelos: soporta destilación y poda para modelos compactos
• Análisis de datos: métricas de inferencia visualizadas, postprocesado interactivo, ajuste de parámetros en tiempo real
• Privacidad: procesamiento en sitio/edge para evitar copia de datos fuera del sitio
• Casos de uso principales: clasificación de materiales, detección de defectos, localización de objetos, reconocimiento de caracteres (OCR)