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Software para OEM

Aprendizagem profunda do Aurora

O software Aurora Vision Deep Learning™ usa um conjunto de ferramentas avançadas baseadas em aprendizagem profunda para ajudar a melhorar a qualidade e a eficiência operacional de soluções de visão de máquina existentes. Com casos de uso em várias verticais, esse software permite soluções para problemas de visão de máquina complexos que antes não podiam ser alcançadas com algoritmos e abordagens tradicionais.

Robotic vision sensor camera system in phone intellegence factory
Software para OEM

Aprendizagem profunda para aprimorar ainda mais a qualidade da solução

Este produto complementar oferece um conjunto completo de ferramentas de aprendizagem profunda com qualidade industrial que podem ser usadas para resolver problemas complexos demais para os algoritmos de visão de máquina tradicionais e para aprimorar ainda mais os resultados do software Aurora Vision Studio™ e Aurora Vision Library™.

Zebra Aurora Vision for OEM is machine vision software with deep learning capabilities for industrial image analysis and quality inspection applications
Otimize ainda mais as soluções de visão de máquina
Otimize ainda mais as soluções de visão de máquina

Aprimore ainda mais os resultados do software Aurora Vision Studio e Aurora Vision Library com um conjunto de ferramentas baseadas em aprendizagem profunda com qualidade industrial, incluindo reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e recursos e detecção de anomalias.

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Evolua com aprendizagem do mundo real
Evolua com aprendizagem do mundo real

Permite que aplicativos de análise de imagem industrial empreguem um modelo de aprendizagem profunda treinado usando um conjunto de exemplos do mundo real. De 20 a 30 amostras de imagens apenas podem ajudar as soluções de visão de máquina existentes a detectar objetos, defeitos ou recursos automaticamente. 

Ampla gama de casos de uso
Ampla gama de casos de uso

Com casos de uso em várias verticais, esse software permite soluções para problemas de visão de máquina complexos que antes não podiam ser alcançadas com algoritmos e abordagens tradicionais.

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