Deep-Learning-Anwendungssoftware Rosepetal

BildverarbeitungKonnektivitätBildanalyse

Überblick
Rosepetal ist eine Software-Suite für industrielle Bildverarbeitung, basierend auf überwachten Deep‑Learning-Modellen mit Convolutional Neural Networks (CNN). Sie ermöglicht hochpräzise automatisierte Qualitätskontrolle und Fehlererkennung, mit benutzerfreundlicher UI, Cloud-Trainingsplattform und Optionen für Edge- oder Cloud-Inferenz.

Hauptfunktionen

• Benutzerfreundliche UI und Cloud‑Plattform für das Training von neuronalen Netzen.
• No‑Code‑Werkzeuge für Bildvorverarbeitung, Vorhersage‑Pipelines und logisches Nachbearbeiten.
• Connectors und APIs zur Integration von Geräten und Anwendungen sowie zur Nachverfolgbarkeit.
• Kompatibel mit jeder Kamera und anpassbar an Beleuchtungs-, Format‑ und Farbvariationen.

Anwendungsbereiche

• Fehlererkennung bei organischen Produkten (Obst, Gemüse) und anderen Lebensmitteln.
• Inspektion von Leiterplatten (PCB) und Kabeln.
• Hochgenaues OCR zur Textextraktion.
• Produktklassifizierung nach Größe, Farbe, Form oder anderen visuellen Merkmalen.

Typische Herausforderungen

• Grenzen herkömmlicher Algorithmen bei unregelmäßigen Objekten, variabler Beleuchtung und komplexen Texturen.
• Langsame, arbeitsintensive manuelle Prüfprozesse und geringe Effizienz konventioneller Verfahren.
• Bedarf an robuster Automatisierung zur Verbesserung von Erkennungsraten, Rückverfolgbarkeit und Konsistenz.

Fähigkeiten der Lösung

• Schnelle Entwicklung automatisierter Prüf‑Lösungen ohne tiefgehende ML‑Expertise oder komplexe Hardware.
• Cloud‑basiertes End‑User‑Training von Modellen mit Bereitstellung für Edge (lokal) oder Cloud‑Inference.
• Hohe Anpassungsfähigkeit an Produktvariationen und unterschiedliche Bildaufnahme‑Setups.

Geschäftsmodell & Services

• Softwarelizenzen.
• Anpassungs‑ und Integrationsdienstleistungen.
• Schulung und technischer Support.
• Wartung und strategische Partnerschaften.

Technische Spezifikationen

• Produkt: Rosepetal Software‑Suite für industrielle Bildverarbeitung.
• Technologie: Überwachtes Deep‑Learning mit Convolutional Neural Networks (CNN).
• Bereitstellung: Unterstützt Edge‑ und Cloud‑Inference.
• UI: Cloud‑Plattform mit No‑Code‑Werkzeugen für Bild‑Workflows.
• Integration: Connectors und APIs für Interoperabilität.
• Aufgaben: Defekterkennung, OCR, Klassifikation, PCB‑ und Kabelinspektion.
• Kamera‑Kompatibilität: Funktioniert mit Standard‑Industriekameras.