Logiciel d'apprentissage profond ViMo Deeplearning

de programmationde post traitementd'analyse de données

Aperçu du produit
ViMo Deeplearning est un logiciel de formation Deep Learning pour vision industrielle sur poste de travail développé par SmartMore. Il offre un entraînement de modèles hors ligne et un traitement local des données pour les usages industriels tels que classification de matériaux, détection de défauts, localisation d'objets et reconnaissance de caractères. Conçu pour des utilisateurs sans compétence en programmation, il complète ViMo Cloud dans des flux hybrides edge-cloud.

Caractéristiques principales

• Annotation intelligente : annotation assistée par IA, masquage de zones non apprenantes et fusion d'étiquettes souples/dures. L'annotation AI en un clic peut améliorer l'efficacité moyenne de plus de 70 % tout en conservant la précision.
• Export SDK : export et déploiement en un clic pour l'inférence temps réel dans plusieurs langages de développement et environnements système. Compatible avec contrôleurs de vision, caméras intelligentes et PC industriels. Utilise distillation et élagage de modèles pour obtenir des modèles compacts et efficaces.
• Analyse approfondie des données : indicateurs d'inférence visualisés et post-traitement interactif avec graphiques pour faux positifs, faux négatifs et statistiques de défauts. Ajustement des paramètres en temps réel pour aligner les métriques.
• Traitement des données sur site & confidentialité : le calcul en périphérie permet la construction de modèles et le traitement local sans transfert des données hors site, protégeant la confidentialité de la production.
• Intégration Edge + Cloud : l'entraînement hors ligne (desktop) complète ViMo Cloud pour assurer la compatibilité des données, modèles et solutions ; les projets ViMo Deeplearning peuvent s'intégrer dans des workflows hybrides.

Cas d'application

• Détection de défauts sur surface de rectification pour joints de direction chez un grand équipementier automobile — solution délivrant plus de 95 % de précision et des économies significatives.
• Détection de défauts sur connecteurs USB pour un fabricant d'électronique grand public — classification en trois classes des rayures et salissures nécessitant des algorithmes deep learning haute précision.
• OCR pour montres connectées — reconnaissance de caractères robuste sur composants métalliques avec polices variées et conditions d'imagerie difficiles ; jusqu'à 99,9 % de précision dans des projets réels.

Spécifications techniques

• Type : logiciel desktop de formation Deep Learning pour vision industrielle
• Principales capacités : annotation intelligente, entraînement automatique d'algorithmes, réglage de modèles, inférence via SDK
• Sans programmation : conçu pour des utilisateurs sans compétences en programmation
• Entraînement hors ligne : permet l'entraînement local/hors ligne en complément des services cloud
• Déploiement : prend en charge plusieurs langages de développement et environnements ; adapté aux appareils edge (contrôleurs de vision, caméras intelligentes, PC industriels)
• Optimisation des modèles : prise en charge de la distillation et de l'élagage pour des modèles compacts
• Analyse des données : métriques d'inférence visualisées, post-traitement interactif, réglage des paramètres en temps réel
• Confidentialité : traitement sur site/edge pour éviter la copie des données hors site
• Cas d'usage principaux : classification des matériaux, détection de défauts, localisation d'objets, reconnaissance de caractères (OCR)