Skip to main content
Industrial Quality Solutions
Bilten Srbija
nazad
Industrial Quality Solutions
preporučene pretrage
popularne pretrage
Prilagođeno softversko rešenje

Prilagođeno softversko rešenje

Softversko rešenje za analizu slika, posebno prilagođeno vašim zahtevima

Standardni softver ne zadovoljava sve vaše potrebe? Nudimo vam prilagođeno softversko rešenje za složene analize slika, precizno usklađeno sa vašim zahtevima i željama.

  • Softver zasnovan na veštačkoj inteligenciji, za industrijsku obradu slika
  • Automatizovani, brzi, pouzdani, skalabilni i, pre svega, reproduktivni rezultati
  • Povećana produktivnost zahvaljujući softverskoj kontroli putem API-ja (programskog interfejsa) u pozadini
  • Jedinstvene mogućnosti za proširenje funkcionalnosti i analiza specifičnih za korisnika
Prilagođeno softversko rešenje
Besplatna proba
Standardni softver ne ispunjava vaše zahteve? ZEISS ima rešenje!

Standardni softver ne ispunjava vaše zahteve? ZEISS ima rešenje!

Prilagodite svoj softver! ZEISS ZEN core se lako proširuje pomoću sopstvenog makro okruženja (OAD – Open Application Development) i programskog jezika Python. ZEN biblioteka za naprednu analizu i kontrolu softvera je slobodno dostupna na platformi github.com. To vam omogućava da rešite i najsloženije analize, bilo kroz sopstveno programiranje i Open Source kôd, bilo kao uslugu koju pruža ZEISS. Rado ćemo vas dalje posavetovati.

Standardni softver ne ispunjava vaše zahteve? ZEISS ima rešenje!

Praktično: Procesi analize i evaluacije se automatski izvršavaju u pozadini

ZEISS ZEN core to omogućava zahvaljujući prenosu eksternih signala za početne i završne tačke analiza slike putem internog interfejsa softvera. To znači da se proces može izvršiti u pozadini. Sve se odvija automatski, bez dodatnog ručnog rada, što omogućava maksimalnu automatizaciju i veći učinak.

Sadržaj trećih strana je blokiran

Video plejer je blokiran zbog vaših željenih postavki kolačića. Da biste promenili postavke i reprodukovali video, kliknite na dugme u nastavku i prihvatite upotrebu „funkcionalnih“ tehnologija praćenja.

Šta sve možete uz ZEISS individualni softver za analizu slika

Standardni softver ne zadovoljava sve vaše potrebe? Nudimo vam prilagođeno softversko rešenje za složene analize slika, precizno usklađeno sa vašim zahtevima i željama.

  • Upravljanje robotima & automatsko postavljanje uzoraka
  • Povezivanje sa eksternim softverom
  • Analize koje se izvršavaju u pozadini
  • Integracija u sveobuhvatne radne tokove
  • Kontrola eksternih sistema i osvetljenja

Prilagođena softverska rešenja kompanije ZEISS vode ka uspehu

Napomene o primeni

Sadržaj trećih strana je blokiran

Video plejer je blokiran zbog vaših željenih postavki kolačića. Da biste promenili postavke i reprodukovali video, kliknite na dugme u nastavku i prihvatite upotrebu „funkcionalnih“ tehnologija praćenja.
PRIMER APLIKACIJE 1

Automatska analiza debljine premaza

Smith & Nephew je britanska globalna kompanija specijalizovana za medicinske uređaje i inovacije u oblasti nege rana, artroskopije, lečenja trauma, kliničkih terapija i ortopedske rekonstrukcije.

Situacija
Kompaniji Smith & Nephew je bio potreban softver za analizu debljine i poroznosti premaza na medicinskim implantima, u skladu sa standardom ASTM F1854. Standardna ZEISS ZEN core rešenja davala su ograničene rezultate i nisu mogla u potpunosti da odgovore na potrebe.

Naše rešenje
ZEISS je prepoznao izazov i kreirao softver po meri, posebno prilagođen toj kompaniji. Kroz proširenje ZEISS ZEN core softvera posebnim modulom za automatsko prepoznavanje debljine premaza i merenje poroznosti pomoću veštačke inteligencije, u kombinaciji sa prilagođenim izveštajems su uspešno ispunjeni svi zahtevi kompanije of Smith & Nephew.

Prednosti

  • Zahvaljujući AI automatizaciji, produktivnost se značajno povećava
  • Ljudski faktor je sveden na minimum
Automatsko otkrivanje oštećenja na baterijama
PRIMER APLIKACIJE 2

Automatsko otkrivanje oštećenja na baterijama

Elektromobilnost se sve više razvija i postaje centralna tema, pri čemu litijum-jonske baterije imaju ključnu ulogu u automobilskoj industriji. Nisu bitni samo kapacitet i vek trajanja, najvažnije je da baterija bude bezbedna. Neuronske mreže omogućavaju automatsko otkrivanje defekata na mikroskopskom nivou prilikom provere baterija.

U okviru projekta, Univerzitet u Alenu je uz pomoć AI modula iz ZEN core softvera detaljno analizirao prizmatičnu litijum-jonsku bateriju (NMC) namenjenu električnim vozilima sa priključkom. AI model je obučen da prepozna i proceni mikrostrukturu baterije. Tako je moguće precizno otkriti defekte poput pukotina, pregiba, inkluzija i slično.

Rezultati analize se mogu vizuelno predstaviti toplotnom mapom, kao što je prikazano na slici. Plave oblasti predstavljaju minimalna ili potpuno odsutna odstupanja u odnosu na očekivanu strukturu. Što je veći udeo crvene boje u ovoj vizualizaciji, to je veće odstupanje od naučene strukture i ukazuje na mogući defekt. Zahvaljujući ovim analizama, litijum-jonske baterije mogu biti bezbedne i u potpunosti usklađene sa standardima kvaliteta.1

Rezime

Dodata vrednost prilagođenog softverskog rešenja

  • ZEISS ZEN core omogućava automatizovane radne tokove

  • Veštačka inteligencija ubrzava proces merenja i minimizira greške – učenje na mašini zamenjuje subjektivnu procenu ljudskog oka

  • Automatizacija za sve rutinske zadatke

  • Odgovarajuće i potpuno podržano rešenje: Najnovije tehnologije veštačke inteligencije su sada deo standardnih rešenja

  • Sigurno rešenje za budućnost zahvaljujući redovnim softverskim ažuriranjima

Pitanja o ZEN core

Imate li neka pitanja ili želite individualne savete? Obratite se našim stručnjacima za ZEISS ZEN core!

Isprobajte ZEN core

Jednostavno se registrujte i testirajte ZEN core besplatno – bez ikakve ugovorne obaveze. Upoznajte našu analizu slika i alate za učenje na mašini u roku do 60 dana.

Obrazac se učitava...

Za više informacija o obradi podataka u kompaniji ZEISS, molimo vas da pogledate naše obaveštenje o privatnosti podataka.

  • 1

    Izvor: Badmos, O., Kopp, A., Bernthaler, T. i saradnici. Detekcija defekata na elektrodama litijum-jonskih baterija zasnovana na slikama pomoću konvolutivnih neuronskih mreža. J Intell Manuf 31, 885–897 (2020). https://doi.org/10.1007/s10845-019-01484-x