Software de aprendizagem profunda ViMo Deeplearning

de programaçãode pós-processamentode análise de dados

Visão geral do produto
ViMo Deeplearning é um software desktop de treinamento Deep Learning para visão industrial desenvolvido pela SmartMore. Fornece treinamento de modelos offline e processamento local de dados para casos industriais como classificação de materiais, detecção de defeitos, localização de objetos e OCR. Projetado para usuários sem habilidades de programação, complementa o ViMo Cloud em fluxos híbridos edge-cloud.

Recursos do produto

• Anotação inteligente: anotação assistida por IA, mascaramento de regiões não aprendíveis e fusão de rótulos soft/hard. Anotação por IA com um clique pode aumentar a eficiência média de anotação em mais de 70% mantendo a precisão.
• Exportação de SDK: exportação e implantação com um clique para inferência em tempo real em múltiplas linguagens de desenvolvimento e ambientes. Suporta controladores de visão, câmeras inteligentes e PCs industriais. Usa destilação e poda de modelos para gerar modelos compactos e eficientes.
• Análise de dados avançada: métricas de inferência visualizadas e pós-processamento interativo com gráficos para falsos positivos, falsos negativos e estatísticas de defeitos. Ajuste de parâmetros em tempo real para equilibrar métricas.
• Processamento de dados no local & privacidade: edge computing permite construção de modelos e processamento local sem copiar dados para fora do local, protegendo a privacidade da produção.
• Integração Edge + Cloud: treinamento offline (desktop) complementa o ViMo Cloud para garantir compatibilidade de dados, modelos e soluções; projetos ViMo Deeplearning podem integrar-se a fluxos híbridos.

Casos de aplicação

• Detecção de defeitos em superfície de retífica para juntas de direção em um importante fornecedor automotivo — solução com mais de 95% de precisão e economias significativas.
• Detecção de defeitos em conectores USB para um fabricante de eletrônicos de consumo — classificação em três classes de riscos e sujeira usando deep learning de alta precisão.
• OCR para smartwatches — reconhecimento robusto de caracteres em componentes metálicos com fontes variadas e condições de imagem desafiadoras; até 99,9% de precisão em projetos reais.

Especificações técnicas

• Tipo: software desktop de treinamento Deep Learning para visão industrial
• Principais capacidades: anotação inteligente, treinamento automático de algoritmos, ajuste de modelos, inferência via SDK
• Sem programação: projetado para usuários sem habilidades de programação
• Treinamento offline: permite treinamento local/offline complementando serviços em nuvem
• Implantação: suporta múltiplas linguagens de desenvolvimento e ambientes; adequado para dispositivos edge (controladores de visão, câmeras inteligentes, PCs industriais)
• Otimização de modelos: suporta destilação e poda para modelos compactos
• Análise de dados: métricas de inferência visualizadas, pós-processamento interativo, ajuste de parâmetros em tempo real
• Privacidade: processamento on-site/edge para evitar cópia de dados fora do local
• Casos de uso principais: classificação de materiais, detecção de defeitos, localização de objetos, reconhecimento de caracteres (OCR)