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Herramienta Red Analyze

Software de Deep Learning para la segmentación y detección aleatoria de defectos

Detecta anomalías y defectos estéticos

La herramienta Red Analyze se utiliza para identificar rápidamente defectos en piezas y superficies complejas. Con un conjunto de muestra de imágenes buenas e imágenes malas con defectos etiquetados, Red Analyze aprende las variaciones normales de la pieza, al mismo tiempo que crea una comprensión integral de los defectos.

Red-Analyze Tool Examples

Identifica defectos impredecibles

Para situaciones en las que es difícil recopilar imágenes de los defectos o si todavía no se conocen los modos de fallos, Red Analyze puede aprender a partir de solo buenas imágenes en modo no supervisado. Con el modo no supervisado, la herramienta aprende la condición normal e identifica las áreas de las imágenes que se apartan de su apariencia normal.

Segmenta las imágenes para identificar las áreas de interés

Red Analyze también se puede utilizar para segmentar áreas específicas de una imagen. Al enseñarle las áreas de interés en el conjunto de muestra, la herramienta aprende a identificar y resaltar dichas áreas. Se puede utilizar como una región de interés dinámica o una máscara, lo que brinda un método único para simplificar la aplicación de Deep Learning.

Red-Analyze Tool - Segmentation Examples
Red-Analyze Tool product screenshot

Elimina la programación complicada y que consume demasiado tiempo

La herramienta Red Analyze reduce significativamente el tiempo de desarrollo e inspección y resuelve aplicaciones de detección aleatoria de defectos que son difíciles de programar con la visión artificial tradicional. La interfaz intuitiva y fácil de usar del software facilita las tareas de configuración e implementación, directamente en la fábrica.

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