Casos de uso
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 de anomalías y mantenimiento predictivo
Localización de anomalías para focalizar el esfuerzo de mantenimiento en las áreas de mayor necesidad y ayudar a planificar las ordenes de trabajo de tu 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 su nivel, identificación de partes que componen el daño para la posterior automatización del coste de reparación.
Capacidades
Detección
Detección de objetos como elementos de protección en personas hasta búsqueda de instalaciones desde foto satélite.
Clasificación
Permite tomar decisiones en cuanto a calidad de productos o sus características, para ordenar y filtrar en procesos de automatización.
Personas
Conteo de personas, estadísticas por edad o género, gestión de aforos y medidas de seguridad.
Anomalías
Detección de anomalías en tiempo real y clasificación de eventos y alertas. Permite la vigilancia de entornos industriales y retail, incluso en grandes superficies.
Inspecciones
Procesado automático de miles de imágenes por hora para buscar, marcar y clasificar dentro de imágenes de muestras resultado de inspecciones.
Termografías
El sistema integra sensores y cámaras normales, térmicas o de rayos X para leer el entorno. Estos pueden ser móviles mediante drones o robots.