Schnell & Zuverlässig
Die Deep-Learning-basierte Klassifikation in der Software von MVTec ermöglicht es, Bilder schnell und zuverlässig trainierten Klassen zuzuordnen. Für das Training reicht eine einfache Ordnerstruktur aus. Eine aufwendige Einzelannotation ist nicht notwendig. Das reduziert den Aufwand für Datenvorbereitung und Entwicklung und führt zu kurzen Rüstzeiten.
Die Klassifikation läuft sehr effizient und liefert niedrige Fehlerraten, selbst bei variierenden Beleuchtungen oder komplexen Objekten. Dadurch eignet sich die Methode ideal für automatisierte Prüfprozesse im industriellen Umfeld.
Sortieren und Bewerten von Obst, Gemüse oder Agrarrohstoffen.
Klassifikation ähnlicher Tablettenvarianten nach Typ oder Beschaffenheit.
Automatisiertes Entscheiden, ob Objekte fehlerfrei oder fehlerhaft sind.
2D & 3D MACHINE VISION TOOLBOX
Mit HALCON 25.11 führt MVTec eine neue Technologie ein: Continual Learning – Klassifikation. Sie ermöglicht das Erstellen und Aktualisieren von Klassifikationsmodellen mit wenigen Bildern pro Klasse. Modelle lassen sich jederzeit erweitern oder verfeinern – ohne vollständiges Retraining.
Der Ansatz verhindert catastrophic forgetting und reduziert damit den langfristigen Pflegeaufwand. Die Modelle basieren auf vortrainierten, industriell optimierten Deep-Learning-Netzwerken von MVTec. Dadurch können Anpassungen auch auf Edge-Geräten erfolgen – etwa Smart Cameras, Sensoren oder integrierten Inspektionsmodulen. Externe Trainingshardware ist nicht erforderlich.
Das Ergebnis ist eine flexible, ressourcenschonende Lösung, die sich schnell an geänderte Produktionsbedingungen anpasst und ideal für Embedded- und Edge-Umgebungen geeignet ist.
EASY-TO-USE NO-CODE SOFTWARE
Mit dem Tool „Classify Image“ in MVTec MERLIC steht Ihnen ein einfacher Einstieg zur Deep-Learning-basierten Klassifikation zur Verfügung. In Kombination mit dem MVTec Deep Learning Tool lassen sich Trainingsdaten direkt aufbereiten und Klassifikatoren ohne Programmierung erstellen.