Mech vision
Varianten: incl. Deep Learning Std
Mech-Vision allows easy processing of 3D point clouds without programming knowledge. Predefined functions can be simply dragged and dropped into the workspace to solve object recognition tasks. Pre-processing and optimization of point clouds can also be implemented in Mech-Vision in just a few editing steps.
Highlights
Gemakkelijk. Snel. Veilig
Gemakkelijk. Snel. Veilig
Mech-DLK maakt deel uit van de machinevisiesoftware Mech-Vision en biedt een bijzonder eenvoudig te leren gebruik van deep learning-modellen.
De deep learning software integreert het volledige werkproces voor het trainen van deep learning modellen en maakt het mogelijk om zelfstandig, intuïtief en snel individuele neurale netwerken te trainen of om reeds getrainde modellen te gebruiken.
Dit bespaart tijd en arbeidskosten, vereenvoudigt het proces en verbetert tegelijkertijd de trainingsefficiëntie aanzienlijk.
Daarnaast ondersteunt Mech-DLK een verscheidenheid aan trainingsmodellen, waaronder defectdetectie, classificatie en segmentatie van instanties....
Het hele proces kan lokaal door gebruikers worden uitgevoerd zonder externe gegevensoverdracht, waardoor een hoog niveau van gegevensbeveiliging wordt geboden.
Gemakkelijk te gebruiken
Zelfs zonder technische achtergrond kunnen gebruikers Deep Learning-modellen zelfstandig trainen na een eenvoudige trainingssessie. Zonder enige programmeerkennis.
Krachtige AI-algoritmen
Met een verscheidenheid aan krachtige AI-algoritmen, waaronder segmentatie van instanties, beeldclassificatie, objectherkenning en semantische segmentatie, kunnen gebruikers snel een groot aantal modellen trainen. Dit maakt het eenvoudig om de meest uitdagende toepassingen op te lossen, zoals overlappende objectdetectie en -classificatie, zeer nauwkeurige metingen en nog veel meer.
Efficiënte training
Met Mech-DLK kunnen gebruikers eenvoudig deep learning-modellen trainen voor alle soorten onderdelen. De zeer nauwkeurige deep-learning algoritmen zorgen voor een uitstekende nauwkeurigheid met minder benodigde parameters. Dankzij de geavanceerde gegevensuitbreiding kunnen gebruikers een model trainen met kleinere beeldsets. En met de ingebouwde Finetune-functie, die de trainingsefficiëntie drastisch verhoogt door bestaande modellen te optimaliseren, hoeven gebruikers een model niet vanaf nul te trainen.
Gevisualiseerde validatieresultaten
Mech-DLK kan modelvalidatie uitvoeren, validatieresultaten weergeven en de vergelijking tussen validatieresultaten en annotaties tonen. Dit verbetert de validatie-efficiëntie van vision-oplossingen aanzienlijk.
Eenvoudige integratie
Mech-DLK ondersteunt snelle integratie
Goedkope oplossingen gebouwd met RBTX
Boek een gratis videogesprek met onze experts
