Deep-Learning-Software ViMo Deeplearning

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Produktübersicht
ViMo Deeplearning ist eine Desktop-Software für Deep-Learning-Training in der industriellen Bildverarbeitung, entwickelt von SmartMore. Sie bietet Offline-Modelltraining und lokale Datenverarbeitung für Fertigungsanwendungen wie Materialklassifikation, Fehlererkennung, Objektlokalisierung und OCR. Die Anwendung ist für Anwender ohne Programmierkenntnisse ausgelegt und ergänzt ViMo Cloud in hybriden Edge-Cloud-Workflows.

Produktmerkmale

• Intelligente Annotation: KI-gestützte Annotation, Maskierung nicht lernender Bereiche und weiche/harte Label-Zusammenführung. Ein-Klick-KI-Annotation kann die durchschnittliche Annotationseffizienz um über 70 % steigern bei gleichbleibender Genauigkeit.
• SDK-Export: Ein-Klick-Export und -Deployment für Echtzeit-Inferenz in mehreren Programmiersprachen und Systemumgebungen. Unterstützt Vision-Controller, Smart-Kameras und Industrie-PCs. Nutzt Modelldistillation und Pruning für kompakte, effiziente Modelle.
• Tiefgehende Datenanalyse: Visualisierte Inferenzmetriken und interaktives Post-Processing mit Diagrammen zu False Positives, False Negatives und Fehlerstatistiken. Echtzeit-Parameteranpassung zum Ausbalancieren der Kennzahlen.
• Onsite-Datenverarbeitung & Privatsphäre: Edge-Computing ermöglicht lokale Modellentwicklung und Verarbeitung ohne Datenabfluss, schützt Produktionsdaten und sensitive Informationen.
• Edge- + Cloud-Integration: Offline-Training (Desktop) ergänzt ViMo Cloud und stellt Kompatibilität von Daten, Modellen und Lösungen sicher; ViMo Deeplearning-Projekte lassen sich in hybride Workflows integrieren.

Anwendungsfälle

• Oberflächenprüfungen nach Präzisionsschleifen für Lenkungs-Gelenke bei einem großen Automobilzulieferer — Lösung mit über 95 % Genauigkeit und deutlichen Kosteneinsparungen.
• USB-Defekterkennung für einen Hersteller von Unterhaltungselektronik — Drei-Klassen-Klassifikation von Kratzern und Verschmutzungen mittels hochpräzisem Deep Learning.
• OCR für Smartwatches — robuste Zeichenerkennung auf Metallteilen mit variierenden Schriften und schwierigen Bildbedingungen; in realen Projekten bis zu 99,9 % Genauigkeit.

Technische Spezifikationen

• Typ: Desktop-Software für Deep-Learning-Training in der industriellen Bildverarbeitung
• Hauptfunktionen: intelligente Annotation, automatisches Algorithmus-Training, Modell-Tuning, SDK-Inferenz
• Keine Programmierung erforderlich: Für Anwender ohne Programmierkenntnisse konzipiert
• Offline-Modelltraining: Ermöglicht lokales/offline Training als Ergänzung zu Cloud-Diensten
• Deployment: Unterstützt mehrere Programmiersprachen und Umgebungen; geeignet für Edge-Geräte (Vision-Controller, Smart-Kameras, Industrie-PCs)
• Modelloptimierung: Unterstützt Distillation und Pruning für kompakte Modelle
• Datenanalyse: Visualisierte Inferenzmetriken, interaktives Post-Processing, Echtzeit-Parameteranpassung
• Datenschutz: Onsite/Edge-Verarbeitung zur Vermeidung von Datenabfluss
• Hauptanwendungsfälle: Materialklassifikation, Fehlererkennung, Objektlokalisierung, Zeichenerkennung (OCR)