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Fonctionnalités de vision basées sur l’apprentissage profond

Fonctionnalités de vision basées sur l’apprentissage profond

Zebra Technologies a ajouté de nouvelles fonctionnalités d’intelligence artificielle (IA) avancées pour son logiciel de vision Aurora, qui apportent des capacités d’apprentissage profond (deep learning) pour les cas d’usage complexes en matière d’inspection visuelle.

Principales caractéristiques :

  • Aurora Design Assistant : création d’applications en construisant et en configurant des organigrammes au lieu d’écrire un code de programme traditionnel
  • Détection d’objets par apprentissage profond et dernière version de l’application Aurora Imaging Copilot
  • Aurora Vision Studio : création, intégration et contrôle rapides d’applications de vision robustes sans écrire une seule ligne de code
  • Plus de 3 000 filtres éprouvés et prêts à l’emploi, permettant de concevoir des solutions personnalisées en un workflow simple en trois étapes (conception de l’algorithme, création d’une IHM locale personnalisée ou d’une IHM web en ligne et déploiement sur un ordinateur industriel basé sur PC)
  • Nouveau moteur d’entraînement doté de mécanismes d’équilibrage des données d’entraînement, au lieu d’une chaîne d’outils de deep learning, assurant un entraînement plus rapide et plus reproductible et un module complémentaire compatible avec Linux (inférence uniquement)
  • Aurora Imaging Library : kit de développement logiciel destiné aux programmeurs expérimentés qui codent en C++, C# et Python
  • Nouveaux outils de détection d’anomalies pour identifier les défauts et vérifier l’assemblage, l’entraînement n’étant pas supervisé et ne nécessitant que des références normales
  • Outil de reconnaissance optique de caractères (OCR) utilisant un modèle de réseau neuronal profond pré-entraîné sans devoir spécifier ou enseigner des polices spécifiques, pour une lecture plus robuste et plus pertinente


Fabricant :
 Zebra Technologies

Références produits : Aurora Design Assistant, Aurora Vision Studio et Aurora Imaging Library

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