Neuralyze®: software de IA para un control de calidad al 100 %

Una herramienta para todas las tareas

Neuralyze® combina todos los pasos necesarios para la implementación de aplicaciones de IA en una sola plataforma de software

El aprendizaje profundo suele ser la solución para tareas de control de calidad óptica que antes se consideraban problemáticas o difíciles de implementar. Se pueden evaluar de manera eficiente propiedades como la reflectividad o la transparencia de las superficies de los componentes, o incluso características complejas y variables.

Como expertos en IA de visión, senswork ha desarrollado el conjunto de herramientas de software Neuralyze®. La plataforma de software proporciona todas las funcionalidades necesarias para la implementación de aplicaciones de IA en datos de imagen. Al hacerlo, ponemos gran énfasis en la ergonomía del usuario con el fin de ofrecer tanto a usuarios experimentados como a nuevos usuarios la mayor facilidad de uso posible. Neuralyze® amplía significativamente el espectro de soluciones que pueden resolverse de manera confiable con la ayuda de la tecnología de inspección y medición óptica.

Detección de errores sin conocimiento previo

Redes neuronales: la base del aprendizaje profundo

La inteligencia artificial basada en redes neuronales está demostrando ser una metodología extremadamente potente en la visión artificial. Por este motivo, este enfoque se ha consolidado como una herramienta analítica clave.

Mientras que el procesamiento de imágenes convencional se basa en reglas y en un modelo definido del objeto de prueba para el reconocimiento de patrones, el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático (DL/ML) se basan en una metodología de autoaprendizaje.

En este enfoque, se le presentan a una red neuronal datos de imagen y las decisiones deseadas. Utilizando una gran cantidad de estos datos, el sistema es capaz de determinar una ruta de solución adecuada. Los patrones y propiedades que conducen a la decisión se derivan de forma independiente.

Se supone que la ruta de decisión puede considerarse universal a medida que aumenta la varianza estadística de los datos de entrada. Esto permite aplicar el método con precisión al análisis de datos previamente desconocidos.

IA para la visión con Neuralyze®

Analice datos de imágenes con redes neuronales: de forma intuitiva y flexible

La implementación del aprendizaje profundo en el entorno industrial plantea grandes exigencias a las empresas que desean utilizar esta tecnología.
Vision AI es un tema de investigación complejo en visión computacional con una variedad de enfoques, tanto directamente algorítmicos como en términos de un proceso de desarrollo estructurado para aplicaciones personalizadas.

Neuralyze® facilita el inicio con esta tecnología al implementar soluciones probadas y comprobadas como parte de una plataforma de software integrada. La herramienta proporciona todos los pasos para una implementación exitosa en una interfaz de usuario intuitiva. Esto hace posible utilizar la IA en el control de calidad óptico incluso sin conocimientos especializados.
Pero los expertos también se benefician, ya que Neuralyze® simplifica las tareas recurrentes. Ofrece una funcionalidad estándar que brinda la libertad de enfocarse en lo esencial de un problema y, por lo tanto, acelera la puesta en práctica de las soluciones.

Del mundo real, para el mundo real

¿Qué diferencia a Neuralyze de otras herramientas de IA?

Desde 2019, senswork ha estado desarrollando Neuralyze como un concepto de software fácil de usar y escalable para aplicaciones de aprendizaje profundo. Su funcionalidad se basa esencialmente en los requisitos y las experiencias prácticas que se han demostrado y se siguen demostrando en el transcurso de la implementación por parte de senswork de un gran número de sistemas de IA de visión.

Neuralyze ofrece enfoques probados de aprendizaje profundo, tales como clasificación, detección de objetos o segmentación semántica. Además, es capaz de leer fuentes de manera confiable. Al concatenar varias redes neuronales, también se pueden realizar enfoques híbridos. Esto hace que muchos problemas más complejos sean factibles.

Como plataforma, Neuralyze® representa el concepto de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps). De este modo, combina todos los pasos necesarios, desde la gestión de datos de imagen hasta la solución personalizada y ejecutable. En combinación con VisionCommander® de senswork, es posible una implementación inmediata en entornos industriales de alto rendimiento de manera consistente.

En el desarrollo de Neuralyze®, senswork pone gran énfasis en la ergonomía del software y la accesibilidad de bajo umbral para allanar el camino tanto a expertos como a principiantes para que implementen fácilmente sistemas de control de calidad basados en IA.

Características

Clasificación

La clasificación es el proceso de asignar un conjunto completo de datos de imagen a una o más clases de propiedades. Con mucha frecuencia, se utiliza para realizar una clasificación binaria que distingue entre objetos defectuosos y perfectos. Además, el método permite definir y asignar múltiples clases. La decisión siempre se toma de manera global para toda la imagen de entrada.

Detección de Objetos

A menudo, la ubicación de los objetos o elementos de una imagen es relevante. El método de detección de objetos permite identificar los objetos y determinar su posición dentro de la imagen. Esto facilita enormemente el recuento de objetos. La información sobre la posición se determina mediante un rectángulo que los enmarca, el llamado «cuadro delimitador».

Segmentación Semántica

El enfoque de segmentación permite determinar la extensión, en píxeles, de los objetos que pertenecen a una clase determinada. Como resultado, se generan polígonos delimitadores que proporcionan información precisa sobre el perímetro de todos los objetos de superficie que pertenecen a una clase.

Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR)

El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es una metodología que se utiliza desde hace muchos años en el procesamiento industrial de imágenes. Su implementación con ayuda del aprendizaje profundo amplía enormemente la flexibilidad del reconocimiento de caracteres, de modo que la fiabilidad de las lecturas aumenta considerablemente al tiempo que se reduce el esfuerzo en la fase de aprendizaje.

Aprendizaje Profundo en 3D

Neuralyze es capaz de evaluar nubes de puntos 3D reales mediante el aprendizaje profundo. Esto permite evaluar toda la información contenida en los datos 3D, a diferencia del método que se suele aplicar, el cual utiliza los denominados «mapas de profundidad» en lugar de datos 3D, que son proyecciones 2D rasterizadas de conjuntos de datos 3D.

Encadenamiento de Modelos

El encadenamiento de modelos consiste en la unión secuencial de diferentes métodos o modelos. Esto permite crear flujos de trabajo de evaluación complejos. Un enfoque híbrido muy utilizado es la segmentación de objetos, que combina la detección de objetos y la segmentación semántica. Sin embargo, en principio, en Neuralyze es posible cualquier tipo de combinación.

Ventajas

• Fácil de usar, incluso sin conocimientos especializados en IA
• Aplicación Neuralyze® Desk, intuitiva y sin necesidad de programar
• Mapea todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático para crear una solución
• Potente en situaciones de inspección difíciles
• Particularmente eficaz en superficies transparentes, reflectantes, curvas o no homogéneas
• Detecta objetos incluso con una gran variabilidad de características
• Fácil desarrollo de soluciones tanto para expertos como para principiantes
• Se integra con aplicaciones existentes como biblioteca de enlaces dinámicos (DLL)
• Integración perfecta con senswork VisionCommander®.

¿Cuándo conviene utilizar Vision AI?

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