Systèmes de deep learning pour la vision artificielle
Le Deep learning a révolutionné le traitement des images industrielles. Des entreprises du monde entier utilisent des réseaux de neurones artificiels (CNN) pour la détection précise des erreurs, le contrôle intelligent de la qualité et les décisions automatisées - là où les méthodes conventionnelles atteignent leurs limites. Qu'il s'agisse de solutions de pointe compactes, de systèmes FPGA puissants ou de plateformes flexibles basées sur PC, nous proposons des systèmes de vision adaptés à votre application.
Le deep learning dans le traitement d’images
Nous présentons les sujets suivants en détail dans notre livre blanc :
Domaines d'application du deep learning dans la vision artificielle
Avantages des méthodes basées sur le deep learning
Coût de l'utilisation du deep learning
Optimisation des réseaux du deep learning par une approche hybride
Domaines d'application des solutions sans deep learning
Différents systèmes de vision pour les applications du deep learning
Deep learning sur PC
Qu'il s'agisse de caméras puissantes avec prétraitement d'image intégré ou d'outils logiciels flexibles pour l'intégration de modèles d'IA : nous proposons un portefeuille complet pour les applications de deep learning sur PC. Bénéficiez d'une qualité d'image élevée, d'une intégration simple et de résultats reproductibles.
Caméras adaptées pour une qualité d'image élevée
Étant donné qu'un réseau neuronal artificiel ne vaut que ce que valent ses données d'image, une qualité d'image élevée est cruciale pour obtenir des résultats d'inférence précis.
Large choix de caméras et de capteurs d'images CMOS correspondants
Prise en charge de toutes les interfaces courantes telles que GigE et USB 3.0
Le prétraitement interne de l'image dans la plupart des caméras Basler réduit le traitement côté PC (par exemple, débayerisation, accentuation, réduction du bruit).
Résultats extrêmement reproductibles
Logiciel pylon pour l'intégration de vos caméras Basler
La suite logicielle pylon facilite la configuration des caméras et leur intégration dans l'application de deep learning. Elle offre des pilotes certifiés pour les interfaces de vision courantes, des interfaces de programmation puissantes et simples, ainsi que des outils pratiques pour la configuration des caméras. Disponible pour Windows, Linux (y compris ARM), macOS et Android - pour une connectivité fiable dans un large éventail d'environnements système.
Vers le logiciel pylon
pylon AI pour une analyse efficace des images
pylon AI vous offre une plateforme d'IA puissante et des outils d'analyse d'images qui sont intégrés de manière transparente dans le logiciel pylon. La plateforme peut être utilisée pour optimiser et comparer vos propres modèles d'IA pour votre matériel de traitement sur la base de données d'images réelles. Qu'il s'agisse de la reconnaissance d'objets, de la reconnaissance de textes (OCR), de la segmentation ou de la classification - pylon AI offre la bonne solution pour des applications précises et rapides.
Deep learning basé sur la carte d'acquisition d'images
Si votre application de deep learning nécessite un débit de données élevé, comme dans les environnements en temps réel, le système de vision basé sur une carte d'acquisition d'images est le bon choix.
CNN sur FPGA avec le logiciel VisualApplets
Grâce à notre logiciel de développement graphique pour FPGA, VisualApplets, l'utilisation de CNN sur FPGA n'a jamais été aussi facile. Des réseaux CNN pré-entraînés de taille et de complexité variables peuvent être chargés directement sur un FPGA. Le logiciel prend en charge les réseaux pré-entraînés des bibliothèques CNN les plus courantes, telles que TensorFlow. Les réseaux peuvent également être ré-entraînés avec peu d'efforts. Des optimisations d'images supplémentaires peuvent être facilement intégrées en tant qu'étapes de pré- ou de post-traitement.
En savoir plus sur VisualApplets
Nous vous aidons à transférer le réseau formé sur le FPGA.
Pour vos projets de deep learning basés sur les FPGA, nous proposons une licence d'exécution CNN puissante et deux packages de services adaptés à votre niveau d'expérience. Nous vous aidons à intégrer des réseaux existants ou, sur demande, nous prenons en charge la conception complète du CNN et l'implémentation sur FPGA - en fonction de vos exigences en matière de bande passante et de précision.
Vers les services de la carte d'acquisition d'imagesSystèmes de vision embarqués pour le deep learning
Notre équipe expérimentée développe de puissants systèmes de vision embarqués avec deep learning - des modules de caméra de haute qualité aux solutions polyvalentes d'informatique périphérique. Nos produits prennent en charge les processeurs des principaux fabricants tels que NXP® et NVIDIA®. Ils sont également disponibles sous forme de kits de développement prêts à l'emploi - pour un prototypage rapide et efficace.
Produits optimaux pour les applications intégrées de deep learning
Systèmes compacts grâce à un petit facteur de forme
Coûts de système très faibles grâce à une conception matérielle allégée
Évolutivité avec différents processeurs de tous les grands fabricants
Composants matériels durables et éprouvés par l'industrie
Mise en œuvre du deep learning dans le cloud ou dans l'edge
Quelle que soit l'unité de traitement avec laquelle vous travaillez : nous vous proposons les packages de pilotes et software pour que votre application de deep learning soit opérationnelle. Nous prenons en charge l'intégration dans le cloud d'Amazon Web Services (AWS), de Microsoft Azure ou de la plateforme cloud de Google'. Vous souhaitez exécuter votre réseau neuronal artificiel "à la périphérie"? Aucun problème ! Notre technologie de vision intégrée vous aide à exploiter un ou plusieurs systèmes de vision pour des applications de deep learning "dans l'edge".
