检查用软件 Neuralyze®

机器学习用于食品医用

在复杂的测试对象的情况下，往往不能再描述一套明确区分特征的规则 - 经典的图像处理在这里达到了极限。有了我们的机器学习/深度学习软件Neuralyze®，规则的描述就不再需要了。 Neuralyze学习以高精度识别任何形式的最小错误，并解释被 "识别 "的内容。一个基于神经网络的自学方法被用来评估特征。为此，事先需要有待识别的物体或属性的图像数据。在训练过程中对特征的评估进行了优化。 - 高效的检测软件，用于传统图像处理无法解决的任务 - 可以检测具有透明、反射、弯曲或不均匀表面的测试对象 - 检测具有高差异性特征的产品 - 动态链接库(DLL) - 可集成到VisionCommander中 - 简单而易于使用 - 汽车工业。金属板表面检测划痕或油漆的痕迹，检测铝的空洞 - 白色家电：检测洗碗机或其他家用电器的美观的表面 - 食品行业。透明塑料复合膜的质量保证 - 医药行业。一次性使用的薄膜的质量保证，如注射器的B。 - 医疗技术。检查输液袋、氰化物袋或其他用于医疗技术的透明薄膜 - 包装行业。透明复合膜的缺陷检测