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Outil Red Analyze

Un logiciel basé sur le deep learning pour la détection des défauts aléatoires et la segmentation

Détection des anomalies et des défauts esthétiques

L'outil Red Analyze est utilisé pour identifier rapidement les défauts sur des pièces et surfaces complexes. En s'appuyant sur un échantillon de bonnes et mauvaises images avec étiquetage des défauts, Red Analyze apprend les variations normales d'une pièce tout en développant une compréhension complète des défauts.

Red-Analyze Tool Examples

Identification des défauts imprévisibles

Lorsqu'il est difficile de recueillir les images des défauts ou si les modes de défaillance sont encore inconnus, Red Analyze peut apprendre uniquement à partir de bonnes images en mode non supervisé. Ce mode permet à l'outil d'apprendre l'état normal des pièces et d'identifier les zones de l'image qui s'écartent de cette apparence normale.

Segmentation des images pour identifier les zones d'intérêt

L'outil Red Analyze peut également être utilisé pour segmenter des zones spécifiques sur une image. En lui enseignant les zones d'intérêt dans l'échantillon, l'outil apprend à les identifier et à les mettre en valeur. Cette technique peut être utilisée pour définir une zone d'intérêt dynamique ou un masque, fournissant ainsi une méthode unique pour simplifier l'application de deep learning.

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

Pas de programmation complexe et fastidieuse

L'outil Red Analyze réduit de façon considérable le temps de développement et d'inspection, et répond aux besoins des applications de détection des défauts aléatoires difficiles à programmer avec la vision industrielle classique. L'interface simple d'utilisation et intuitive du logiciel facilite sa configuration et le déploiement des tâches, directement dans l'usine.

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