Zebra: nuovi strumenti di deep learning per il software di machine vision Aurora

Zebra Technologies Firm, fornitore di soluzioni digitali che consente alle aziende di collegare in modo intelligente dati, risorse e persone, ha annunciato una serie di funzionalità avanzate di intelligenza artificiale che migliorano il software application di maker vision Aurora, fornendo capacità di deep knowing per complessi casi d’uso di ispezione visiva

Secondo il Manufacturing Vision Study 2024 di Zebra, il 61% dei leader nel settore manifatturiero a livello globale si aspetta che l’AI guidi la crescita entro il 2029. Un secondo rapporto di Zebra sull’ AI nell’ industria automobilistica ha rilevato che questa tecnologia, advertisement esempio il deep knowing, è utilizzata in tutta la supply chain automobilistica. Gli utenti, però, vogliono che la loro AI faccia di più: queste nuove funzionalità rispondono alle esigenze del settore.

La collection software application Aurora di Zebra disadvantage strumenti di deep knowing fornisce potenti soluzioni di ispezione visiva per costruttori di macchine e linee di produzione, ingegneri, programmatori e information researcher nei settori automobilistico, elettronico e dei semiconduttori, food and drink e del product packaging La collection consist of optical character recognition (riconoscimento ottico dei caratteri) basato su deep knowing senza codice, ambienti di drag-and-drop e ampie librerie che consentono agli utenti di creare soluzioni per risolvere casi d’uso complessi che i sistemi basati su regole tradizionali faticano advertisement affrontare.

“ I produttori in molti settori affrontano problemi di qualità persistenti e nuove sfide disadvantage i progressi nei materiali e nei settori come quello automobilistico ed elettronico“, ha dichiarato Donato Montanari, Vice Head Of State and General Supervisor, Device Vision di Zebra Technologies “ Stanno cercando nuove soluzioni che completino ed espandano quelle attuali disadvantage capacità di AI necessarie per un’ ispezione visiva più efficace, in particolare in casi d’uso complessi“.

Gli utenti dell’ ambiente di sviluppo integrato Aurora Design Assistant di Zebra possono creare applicazioni costruendo e configurando diagrammi di flusso invece di scrivere codice di programma tradizionale. Il software application consente inoltre agli utenti di progettare un’ interfaccia uomo-macchina (HMI) basata sul internet per le applicazioni.

Inoltre, consist of il rilevamento di oggetti basato su deep knowing, e l’ultima versione dell’ applicazione di Aurora Imaging Copilot supporta uno spazio di lavoro dedicato per l’addestramento di un modello di deep knowing per il rilevamento degli oggetti Sono disponibili componenti aggiuntivi separati per l’addestramento di un modello di deep knowing disadvantage una scheda GPU NVIDIA e l’esecuzione di un modello di deep knowing per eseguire inferenze o previsioni su una GPU NVIDIA e una GPU integrata Intel, rispettivamente.

Gli ingegneri di maker e computer system vision che utilizzano Aurora Vision Studio possono creare, integrare e monitorare rapidamente potenti applicazioni di maker vision Il software application avanzato e indipendente dall’ equipment fornisce un ambiente grafico intuitivo per la creazione di applicazioni di visione sofisticate senza la necessità di scrivere una sola riga di codice. Dispone di un collection completo di oltre 3.000 filtri collaudati e pronti all’ uso, che consentono agli ingegneri di maker e computer system vision di progettare soluzioni personalizzate in un flusso di lavoro semplice in tre fasi: progettare l’algoritmo, creare un’ interfaccia HMI place personalizzata o una HMI Internet online e distribuirla su un computer system industriale basato su computer

Una serie di device di deep knowing è stata aggiornata disadvantage un nuovo modulo di addestramento disadvantage meccanismi per il bilanciamento dei dati da acquisire, per produrre risultati migliori su established di dati di bassa qualità. L’addestramento è ora più veloce e più ripetibile, e l’add-on di deep knowing è compatibile disadvantage i sistemi Linux, solo per inferenze.

Il package di sviluppo software application Aurora Imaging Library di Zebra è destinato a programmatori esperti che codificano applicazioni di visione in C++, C# e Python Consist of un’ ampia collezione di strumenti per elaborare e analizzare immagini 2D e dati 3D utilizzando metodi tradizionali basati su regole, nonché quelli basati su deep knowing.

Le ultime funzionalità aggiunte espandono le file a claim against capacità disadvantage l’introduzione di strumenti di rilevamento delle anomalie utilizzando il deep knowing per compiti di rilevamento dei difetti e verifica dell’ assemblaggio in cui l’obiettivo è trovare anomalie. A differenza di altri strumenti di deep knowing disponibili, l’addestramento è non supervisionato e richiede solo riferimenti normali.

Lo strumento optical character recognition basato su deep knowing utilizza un modello di rete neurale profonda pre-addestrato per leggere caratteri, cifre, segni di punteggiatura e alcuni simboli senza la necessità di specificare o insegnare typeface specifici. Consist of modelli di stringa e vincoli per consentire una lettura più efficace e precisa.