Control de calidad

Deep Learning para clasificación de imágenes

Clasificación de objetos en diferentes grados de deterioro o madurez para descartar en una línea de producción en tiempo real, o masivamente mediante proceso por lotes.

Mantenimiento

Detección anomalía y Mantenimiento Predictivo

Localización de anomalías para focalizar el esfuerzo de mantenimiento en la áreas de mayor necesidad y ayudar a planificar las ordenes de trabajo de su equipo.

Inspecciones

Detección de objetos y clasificación

Análisis de fotografías obtenidas mediante Scanning Electron Microscope (SEM) para identificar y contar células, fibras u otros elementos.

Evaluación de daños

Detección de daños y clasificación

Localización de daños y clasificación de nivel de daño, identificación de partes que componen el daño para su posterior automatización del coste de reparación.

DETECCIÓN

Detección de objetos como elementos de protección en personas hasta búsqueda de instalaciones desde foto satélite.

ANOMALÍAS

Detección de anomalías en tiempo real y clasificación de eventos y alertas. Permite la vigilancia de entornos industriales y retail.

CLASIFICACIÓN

Permite tomar decisiones en cuanto a calidad de productos o sus características, para ordenar y filtrar en procesos de automatización.

INSPECCIONES

Procesado automático de miles de imágenes por hora para buscar, marcar y clasificar dentro de imágenes de muestras resultado de inspecciones, tanto fotografía normal como microscopio digital incluso x-ray.

PERSONAS

Conteo de personas, estadísticas por edad o género, para recomendación personalizada de productos y servicios.

TERMOGRAFÍAS

Las cámaras térmicas y de otros espectros permiten analizar y detectar defectos en instalaciones industriales y maquinaria de todo tipo.