Rozwiązania Machine Learning

Wizja komputerowa

Detekcja, OCR i kontrola jakości trenowane na Twoich zdjęciach, testowane w Twoim oświetleniu, wdrażane na linii albo w Twojej chmurze.

Zaplanuj pilota wizyjnego

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.

Machine Learning

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

Zetykietowany zbiór danych z udokumentowanymi standardami

Wytrenowany model detekcji lub OCR, wyeksportowany pod Twój sprzęt

Raport dokładności per klasa na odłożonym zbiorze testowym

Wdrożony serwis inferencyjny z interfejsem review

Pipeline retrainingu i runbook operacyjny

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.