Software-Suite / Visualisierung SMore ViMo

BildverarbeitungDatenverwaltungModellierung

Produktbeschreibung Die Produkte der SMore ViMo-Serie sind mit intelligenten Produktionsmodellen für über 1.000 segmentierte Industrieszenarien ausgestattet, verfügen über mehr als 50 integrierte Tools wie beispielsweise Algorithmus-Optimierungen und bieten umfassende intelligente Funktionen für den gesamten Fertigungsprozess. SMore ViMo umfasst industrielle intelligente Clouds, Deep-Learning-Trainingssoftware, Bildverarbeitungssoftware und andere Industrieprodukte und bietet Datenmanagement, visuelles Lösungsdesign sowie End-to-End-Laufzeitsoftware, um den visuellen Anforderungen der Industrie gerecht zu werden. Die Plattform ermöglicht es Fabriken, Modelltraining, Softwareintegration und den Einsatz in Produktionslinien schnell umzusetzen, ohne auf professionelles Algorithmus-Personal angewiesen zu sein. Dadurch wird die Einstiegshürde für intelligente Anwendungen in der Fertigung gesenkt und inklusive Intelligenz für die Industrie bereitgestellt. Produktmerkmale

• Datenmanagement und visuelles Lösungsdesign für industrielle Anwendungen.
• End-to-End-Laufzeitsoftware, die Modelltraining, Softwareintegration und Bereitstellung ermöglicht.
• Ermöglicht es Ingenieuren ohne Algorithmus- und Bildverarbeitungskenntnisse, Algorithmusmodule zu erstellen und hochpräzise Modelle per Drag-and-Click (Zero-Code/Low-Code) zu trainieren.
• Die Produktpalette umfasst ViMo Cloud, ViMo Deeplearning und ViMo Studio.

Wesentliche Vorteile

• Hochpräziser Algorithmus: Basierend auf mehreren Deep-Learning-Algorithmen und Hunderten traditioneller Operatoren; maßgeschneiderte, hochpräzise visuelle Algorithmen für die Fertigung mit starker Leistungsfähigkeit in zahlreichen Industrieprojekten.
• Zero-Code / Low-Code: Universelle Plattform, die sofort einsatzbereit ist; ermöglicht die schnelle Erstellung von Algorithmusmodulen und das Trainieren von Modellen durch grafische Bedienung.
• Universell einsetzbar in vielfältigen Szenarien: Unterstützt über 1000 segmentierte Anwendungsszenarien in Branchen wie Neue Energien, Halbleiter, Automobilindustrie, Unterhaltungselektronik, Lebensmittel und Gesundheitswesen; flexibel für komplexe industrielle visuelle Inspektionslösungen.

Anwendungsbeispiele

• USB-Fehlererkennung für einen Hersteller von Unterhaltungselektronik: 3-Klassen-Klassifizierung (OK/NG/NG-2) für Kratzer und Verschmutzungen an der USB-Schnittstelle. Umstellung von manueller Inspektion auf automatisierte Deep-Learning-Erkennung mit einer Genauigkeit und einem Recall von rund 98,9 % bei einer Falsch-Negativ-Rate unter 2 %, was eine vollständige Automatisierung und eine verbesserte Ausbeute ermöglicht.
• Fehlererkennung bei kleinen Lithium-Ionen-Batteriegehäusen: Ersetzte die manuelle Sichtprüfung durch SMore ViMo und das Vi-Studio-Design, wodurch das Erkennen von Klebstoffaustritt, Streupunkten und Klebstoffrissen ermöglicht wurde; erzielte schnelle Durchlaufzeiten (Fotografie – Berechnung – Materialdosierung innerhalb von 500 ms pro Stück) und ermöglichte eine schnelle Inbetriebnahme der Produktionslinie.
• Bildverarbeitungsprüfung von Beschriftungen auf Siliziumwafern: Ausgestattet mit OCR-, Fehler-Segmentierungs- und -Erkennungsmodulen sowie einem Algorithmus mit einer Auflösung von 100 Millionen Pixeln; unterstützt dynamische Datenerweiterung und Few-Shot-Lernen, um eine intelligente Vollprüfung hochauflösender Waferbilder zu ermöglichen.

Weitere Anwendungshighlights / Fallstudien

• OCR für Smartwatches: Zeichenerkennung auf Metallkomponenten unter schwierigen Bildaufnahmebedingungen (Unschärfe, Blendeffekte, Schräglage) mit einer Erkennungsgenauigkeit von bis zu 99,9 % und Einsatz in mehreren automatisierten Produktionslinien.
• OCR-Erkennung für Magnetblöcke von Vibrationsmotoren: Verarbeitet extrem kleine und reflektierende gravierte Zeichen (bis zu Größe 0,1) mit robuster Vorverarbeitung und Erkennungsleistung.
• Prüfung von kabellosen Ladespulen für Kopfhörer: Mehrklassen-Erkennung, die über 20 Fehlerarten abdeckt, mit Verarbeitung auf Pixelebene und einem Durchsatz, der eine 100-prozentige Produktionsabdeckung mit einem Bruchteil der manuellen Prüfer ermöglicht; angegebene Verarbeitungsgeschwindigkeit ~0,2 s pro Stück.
• Optische Prüfung von Lagern: Integrierte optische Lösung (mehrere Lichtquellen, Edge-Computing-Gerät, Farb- und 4K-Zeilenkameras) mit ViMo-Algorithmen zur Erkennung von über 20 Fehlerarten (Rost, Ölflecken, Kratzer usw.) und zur Erzielung einer hohen Erkennungsgenauigkeit bei der Prüfung von Automobil-Lagern.
• Diodenfehlererkennung: Segmentierungsalgorithmen, die mehr als 10 Fehlerarten (Brüche, Blasen, flache Kantenrisse) erkennen, wobei die Segmentierungsgenauigkeit herkömmliche Methoden und die manuelle Prüfung übertrifft und niedrige Falsch-Positiv- und Falsch-Negativ-Raten erzielt werden.

Produktmatrix & Ökosystem

• ViMo Cloud: industrielle intelligente Cloud-Funktionen für die Daten- und Bereitstellungsorchestrierung.
• ViMo Deeplearning: Deep-Learning-Trainingssoftware und hochpräzises Algorithmen-Toolset.
• ViMo Studio: Werkzeuge für visuelles Lösungsdesign sowie Zero-Code- und Low-Code-Algorithmuskomposition und -Bereitstellung.

Merkmale / Technische Spezifikationen

• Unterstützt >1000 segmentierte Branchenszenarien.
• Enthält >50 integrierte Tools zur Algorithmusoptimierung und Lösungsentwicklung.
• Hochpräzise Algorithmen, die mehrere Deep-Learning-Methoden und über 100 traditionelle Operatoren kombinieren.
• Grafischer Entwurfs- und Modelltrainings-Workflow ohne bzw. mit minimalem Programmieraufwand.
• Funktionen: Datenmanagement, visuelles Lösungsdesign, durchgängige Laufzeit-Software und Betriebsmanagement (Vi-Lab) für eine schnelle Bereitstellung.
• Hochauflösende Bildverarbeitung: Beispiele umfassen einen Algorithmus mit einer Auflösung von 100 Millionen Pixeln für große Bilder.
• Erweiterte Module: OCR, Fehlersegmentierung, Mehrklassenklassifizierung, Erkennung auf Pixelebene und semantischer Abgleich.
• Unterstützte Hardware-Integrationen: Maschinen mit integriertem Edge-Computing, Farbkameras, 4K-Farb-Zeilenkameras und optische Lösungen mit Mehrfachbeleuchtung.
• Typische in Fallstudien erzielte Kennzahlen: Erkennungsgenauigkeit/Recall bis zu ~98,9 %, Erkennungsgenauigkeit bis zu 99,9 %, angegebene Verarbeitungsgeschwindigkeiten von 0,2–500 ms pro Stück, je nach Szenario.