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KI-Qualitätskontrolle: hochpräzise Deep-Learning-Software für maximale Zuverlässigkeit

DEEP LEARNING | Fehlererkennung an organischen Produkten

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Rosepetal: Bildverarbeitungssoftware mit überwachtem Lernen auf Basis von Convolutional Neural Networks

  • Benutzerfreundliche Oberfläche und Cloud-Plattform für das Training neuronaler Netze.
  • No-Code-Option zur Anpassung von Bildvorverarbeitung, Vorhersage und logischer Nachverarbeitung.
  • Erleichtert die Einhaltung branchenspezifischer Vorschriften und ermöglicht die Integration mit Geräten und Anwendungen über Konnektoren und APIs.
  • Geeignet für jede vorhandene Kamera.
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Rosepetal: Bildverarbeitungssoftware mit überwachtem Lernen auf Basis von Convolutional Neural Networks

Deep Learning und Bildverarbeitung: noch mehr Präzision und Empfindlichkeit

Erzielen Sie belastbare Ergebnisse mit hoher Konfidenz und hohen Erkennungsraten:

  • Fehlererkennung an organischen Produkten, Leiterplatten (PCB) oder Kabeln
  • Leistungsstarke optische Zeichenerkennung (OCR)
  • Klassifizierung von Produkten nach Größe, Farbe, Form oder anderen Merkmalen.

Digitale Qualitätskontrolle neu gedacht: der Vorsprung von Rosepetal

Typische Probleme

  • Komplexe Produkte und Prozesse in Branchen wie Lebensmittel, Automobil oder Textil stellen die Qualitätskontrolle vor große Herausforderungen. Klassische Bildverarbeitung stößt bei Variationen, komplexen Mustern und schwierigen Lichtverhältnissen an ihre Grenzen.
  • Langsame und aufwendige konventionelle Algorithmen für unregelmäßige Objekte beeinträchtigen Effizienz, Rückverfolgbarkeit und Wirtschaftlichkeit – und damit die Produktqualität.
  • Unsere Lösung kombiniert modernste Bildverarbeitung mit maschinellem Lernen. Sie sorgt für eine bessere Qualitätskontrolle, präzise Fehlererkennung und effiziente Prozesse, senkt die Kosten und sichert erstklassige Produkte.

Unsere Lösung

  • Die Technologie von Rosepetal ermöglicht schnelle und wirksame Lösungen für die automatisierte Qualitätskontrolle – ohne Spezialisten oder komplexe Hardware und mit hoher Anpassungsfähigkeit an Änderungen von Beleuchtung, Format oder Farbe der geprüften Teile.
  • Anwender trainieren ihre Anwendungen zur Qualitätskontrolle in der Cloud und setzen das Modell lokal ein (Edge Computing) oder führen die Inferenz für jedes neue Bild in der Cloud aus (Cloud Computing).

Geschäftsmodell

  • Softwarelizenzen
  • Individualisierung
  • Schulung und Support
  • Strategische Partnerschaften
  • Wartung

Kontakt

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