Suite software di visualizzazione SMore ViMo

di elaborazione di immaginidi gestione datidi modellizzazione

Descrizione del prodotto I prodotti della serie SMore ViMo sono dotati di modelli di produzione intelligenti per oltre 1000 scenari industriali segmentati, integrano oltre 50 strumenti, tra cui quelli per il potenziamento degli algoritmi, e forniscono funzionalità intelligenti full-stack per l’intero processo di produzione. SMore ViMo comprende cloud intelligenti industriali, software di addestramento per il deep learning, software di visione artificiale e altri prodotti industriali, fornendo gestione dei dati, progettazione di soluzioni visive e software di runtime end-to-end per soddisfare le esigenze visive del settore industriale. La piattaforma consente alle fabbriche di implementare rapidamente l’addestramento dei modelli, l’integrazione del software e la distribuzione sulle linee di produzione senza dover ricorrere a personale specializzato in algoritmi, abbassando la soglia di accesso alle applicazioni intelligenti nel settore manifatturiero e fornendo un’intelligenza inclusiva per l’industria. Caratteristiche del prodotto

• Gestione dei dati e progettazione di soluzioni visive per applicazioni industriali.
• Software di esecuzione end-to-end che consente l’addestramento dei modelli, l’integrazione del software e l’implementazione.
• Consente a ingegneri non specializzati in algoritmi o visione artificiale di creare moduli algoritmici e addestrare modelli ad alta precisione tramite drag-and-click (zero-code / low-code).
• La gamma di prodotti comprende ViMo Cloud, ViMo Deeplearning e ViMo Studio.

Vantaggi principali

• Algoritmi ad alta precisione: Realizzati con molteplici algoritmi di deep learning e centinaia di operatori tradizionali; algoritmi visivi su misura ad alta precisione per la produzione, con ottime prestazioni in numerosi progetti industriali.
• Zero code / Low code: piattaforma universale pronta all’uso; consente la rapida creazione di moduli algoritmici e l’addestramento dei modelli tramite operazioni grafiche.
• Universale per molteplici scenari: supporta oltre 1000 scenari applicativi segmentati in settori quali le nuove energie, i semiconduttori, l’automotive, l’elettronica di consumo, l’alimentare e la sanità; flessibile per la progettazione di soluzioni complesse di ispezione visiva industriale.

Casi applicativi

• Rilevamento dei difetti USB per un produttore di dispositivi di elettronica di consumo: classificazione in 3 classi (OK/NG/NG-2) per graffi e sporco sull’interfaccia USB. Passaggio dall’ispezione manuale al rilevamento automatizzato basato sul deep learning, ottenendo accuratezza e recall intorno al 98,9% con un tasso di falsi negativi inferiore al 2%, consentendo la piena automazione e una resa migliorata.
• Rilevamento dei difetti per involucri di batterie agli ioni di litio di piccole dimensioni: Sostituzione dell’ispezione visiva manuale con la soluzione SMore ViMo e il design Vi-Studio, consentendo il rilevamento di colature di colla, punti di dispersione e colla rotta; sono stati ottenuti tempi di ciclo rapidi (scatto fotografico-calcolo-erogazione del materiale entro 500 ms per pezzo) e si è facilitata una rapida implementazione sulla linea di produzione.
• Ispezione visiva dei caratteri sui wafer di silicio: Dotato di moduli OCR, di segmentazione e rilevamento dei difetti e di un algoritmo con risoluzione di 100 milioni di pixel; supporta l’aumento dinamico dei dati e l’apprendimento con pochi esempi (few-shot learning) per consentire un’ispezione completa e intelligente delle immagini ad alta risoluzione dei wafer.

Altri punti salienti delle applicazioni / Casi di studio

• OCR per smartwatch: Riconoscimento dei caratteri su componenti metallici in condizioni di imaging difficili (sfocatura, riflessi, inclinazione), con una precisione di riconoscimento fino al 99,9% e implementazione su più linee di produzione automatizzate.
• Rilevamento OCR per blocchi magnetici di motori vibranti: Gestisce caratteri incisi estremamente piccoli e riflettenti (fino a dimensione 0,1) con prestazioni robuste di pre-elaborazione e riconoscimento.
• Ispezione delle bobine di ricarica wireless per auricolari: Rilevamento multi-classe che copre oltre 20 tipi di difetti con elaborazione a livello di pixel e una produttività che consente una copertura della produzione del 100% con una frazione degli ispettori manuali; velocità di elaborazione indicata di circa 0,2 s per pezzo.
• Ispezione estetica dei cuscinetti: Soluzione ottica integrata (fonti di luce multiple, dispositivo di elaborazione edge, telecamere a colori e a scansione lineare 4K) con algoritmi ViMo per riconoscere oltre 20 tipi di difetti (ruggine, macchie d’olio, graffi, ecc.) e ottenere un’elevata precisione di rilevamento nell’ispezione dei cuscinetti per il settore automobilistico.
• Rilevamento dei difetti nei diodi: Algoritmi di segmentazione in grado di rilevare oltre 10 tipi di difetti (fratture, bolle, crepe superficiali sui bordi) con un’accuratezza di segmentazione superiore ai metodi tradizionali e all’ispezione manuale, ottenendo bassi tassi di falsi positivi e negativi.

Matrice dei prodotti ed ecosistema

• ViMo Cloud: funzionalità cloud industriali intelligenti per l’orchestrazione dei dati e delle implementazioni.
• ViMo Deeplearning: software di addestramento per il deep learning e suite di strumenti algoritmici ad alta precisione.
• ViMo Studio: strumenti per la progettazione visiva di soluzioni e per la composizione e l’implementazione di algoritmi con zero/low-code.

Caratteristiche / specifiche tecniche

• Supporta oltre 1000 scenari industriali segmentati.
• Contiene oltre 50 strumenti integrati per il potenziamento degli algoritmi e la progettazione di soluzioni.
• Algoritmi ad alta precisione che combinano diversi metodi di deep learning e oltre 100 operatori tradizionali.
• Progettazione grafica zero-code / low-code e flusso di lavoro per l’addestramento dei modelli.
• Funzionalità: gestione dei dati, progettazione visiva di soluzioni, software di runtime end-to-end e gestione operativa (Vi-Lab) per una rapida implementazione.
• Elaborazione di immagini ad alta risoluzione: tra gli esempi figura un algoritmo con risoluzione di 100 milioni di pixel per immagini di grandi dimensioni.
• Moduli avanzati: OCR, segmentazione dei difetti, classificazione multiclasse, rilevamento a livello di pixel e corrispondenza semantica.
• Integrazioni hardware supportate: macchine con edge computing integrato, telecamere a colori, telecamere a scansione lineare a colori 4K e soluzioni ottiche multiluce.
• Metriche tipiche raggiunte nei casi di studio: precisione di rilevamento/recall fino a circa il 98,9%, precisione di riconoscimento fino al 99,9%, velocità di elaborazione riportate tra 0,2 e 500 ms per pezzo a seconda dello scenario.