Wizja komputerowa
Detekcja, OCR i kontrola jakości trenowane na Twoich zdjęciach, testowane w Twoim oświetleniu, wdrażane na linii albo w Twojej chmurze.
Systemy wizyjne na realne warunki
Modele wizyjne zawodzą w szczelinie między zbiorem z demo a Twoją halą: odblaski, pył, kąty kamer, wada, która pojawia się dwa razy w miesiącu. Systemy detekcji, OCR i kontroli jakości budujemy wokół tej szczeliny, trenując na Twoich obrazach i ewaluując na trudnych przypadkach zebranych przez Twój zespół, nie na zdjęciach z benchmarków.
Projekt zaczyna się od Twojego istniejącego materiału albo planu akwizycji, jeśli go brakuje. Etykietujemy pierwszy zbiór, trenujemy baseline i w kilka tygodni pokazujemy precyzję i czułość per klasa wady. Dalej pętla jest ciasna: razem przeglądamy pomyłki, poprawiamy etykiety, dotrenowujemy, aż liczby przekroczą poprzeczkę, którą ustawiasz.
Wdrożenie dopasowujemy do Twoich ograniczeń: urządzenia edge przy kamerze, gdy wymaga tego latencja lub łączność, chmura, gdy nie wymaga. System dostarczamy z interfejsem review dla przypadków granicznych, więc operatorzy poprawiają model, a każda poprawka staje się danymi treningowymi dla kolejnej iteracji.
Co zyskujesz
Mierzone per klasa
Precyzja i czułość raportowane per wada lub typ dokumentu, więc dokładnie wiesz, gdzie model jest mocny, a gdzie człowiek zostaje w pętli.
Działa w Twoich warunkach
Trening i testy na Twoich kamerach, oświetleniu i materiałach. Zbiór ewaluacyjny budujemy z Twoich najgorszych przypadków, nie z czystych próbek.
Edge albo chmura
Modele wyeksportowane do ONNX działają na urządzeniach przy linii albo jako serwisy GPU w Twojej chmurze, zależnie od latencji i kosztów.
OCR ponad druk
Pieczątki, pismo odręczne, przekrzywione skany i dokumenty wielojęzyczne, ze score'ami pewności kierującymi wątpliwe przypadki do ludzi.
Zbiór danych, który procentuje
Standardy etykietowania i narzędzia sprawiają, że każda produkcyjna poprawka powiększa Twój zbiór i podnosi dokładność w czasie.
Od pierwszych zdjęć do linii
Zbieranie i etykietowanie
Audyt istniejących obrazów albo plan akwizycji, potem pierwszy zbiór z jasnymi definicjami klas, na które zgadzają się operatorzy.
Szybki baseline
Pierwszy model w kilka tygodni, punktowany per klasa, żeby wcześnie wiedzieć, czy wąskim gardłem są dane, czy modelowanie.
Iteracja na pomyłkach
Przegląd błędów z Twoimi ekspertami, rozbudowa zbioru tam, gdzie boli, i dotrenowanie aż do osiągnięcia celów.
Wdrożenie tam, gdzie działa
Optymalizacja i pakowanie pod edge lub chmurę, podpięcie monitoringu i pętli review, potem przekazanie.
Co dostajesz
Odpowiadamy na pytania
Ilu obrazów potrzebujemy na start?
Przy nowoczesnych pretrenowanych backbone'ach kilkaset na klasę często wystarcza na pierwszy baseline, a augmentacja rozciąga małe zbiory dalej. Studium wykonalności odpowiada precyzyjnie: trenujemy na tym, co masz, i raportujemy, gdzie więcej danych się opłaci.
Rzadkie wady pojawiają się kilka razy w miesiącu. Czy model się ich nauczy?
Tak, przy właściwym podejściu: augmentacja, przykłady syntetyczne i detekcja anomalii, która flaguje wszystko nietypowe, a nie tylko znane klasy. Czułość na rzadkie przypadki raportujemy osobno, żeby ryzyko było widoczne.
Czy to działa bez internetu na hali?
Tak. Modele eksportujemy do ONNX i uruchamiamy na komputerach przemysłowych albo urządzeniach edge przy kamerze, z aktualizacjami w Twoim rytmie i bez zależności od chmury w czasie inferencji.
Masz obrazy i decyzję do zautomatyzowania?
Prześlij próbkę materiału, a powiemy, jaka dokładność jest realna, zanim się zdecydujesz.
Zaplanuj pilota wizyjnego