Kooperation Pleora und perClass

Kooperation Pleora und perClass

Pleora Technologies und perClass BV kündigen eine Technologiepartnerschaft an, die den Einsatz von Hyperspektral-Bildgebung durch maschinelles Lernen für Inspektionsanwendungen vereinfacht.

 (Bild: Pleora Technologies Inc.)

(Bild: Pleora Technologies Inc.)

Mit Pleoras AI-Gateway und dem perClass AI-Plugin können Endanwender und Integratoren ohne zusätzliche Programmierkenntnisse Hyperspektralfunktionen für maschinelles Lernen einsetzen. Bilder und Daten werden in die perClass Mira-Software auf einem Host-PC hochgeladen, die automatisch KI-Modelle generiert, die auf dem Pleora AI-Gateway in einer Produktionsumgebung eingesetzt werden.

Pleora Technologies Inc.

Das könnte Sie auch Interessieren

Bild: Basler AG
Bild: Basler AG
Details bei 80m/min

Details bei 80m/min

Bei der Herstellung von Batteriezellen ist eine hohe Qualität in allen Prozessschritten entscheidend, um den Materialausschuss zu reduzieren. Digitale Bildverarbeitungslösungen von Basler eröffnen Möglichkeiten, auch kleinste Defekte bei der Elektrodenbeschichtung zuverlässig zu erkennen.

Bild: Vision Components
Bild: Vision Components
Eingebettet

Eingebettet

Eingebettete Bildverarbeitungssysteme sind hochintegrierte Single Board Computer, die zusammen mit Kameratechnik ein Vision System ergeben, das nicht der klassischen komponentenbasierten PC-Technik und -struktur entspricht. Derartig spezialisierte Embedded Vision Systeme sind kompakter, kostengünstiger, energiesparender, oft auch leistungsfähiger und auf ihre Arbeitsumgebung angepasst.

Bild: Mercedes-Benz Group AG
Bild: Mercedes-Benz Group AG
Kurzzeit-Röntgen

Kurzzeit-Röntgen

Zusammen mit dem Fraunhofer EMI hat Mercedes-Benz den weltweit ersten Röntgencrash mit einem realen Pkw durchgeführt. Mit der Kurzzeit-Röntgentechnologie lassen sich hochdynamische innere Deformationsvorgänge mit bis zu 1.000fps darstellen, was die Technologiedemonstration in der EMI-Forschungscrashanlage bei Freiburg gezeigt hat. Bisher unsichtbare Verformungen und ihre exakten Abläufe werden so transparent.

Bild: ©Ryan/stock.adobe.com
Bild: ©Ryan/stock.adobe.com
Potenziale des Quantencomputings für die Bildverarbeitung

Potenziale des Quantencomputings für die Bildverarbeitung

Das Versprechen des Quantencomputings, komplexe Probleme mit bisher unerreichter Geschwindigkeit zu lösen, eröffnet neue Horizonte in zahlreichen Bereichen. Auch in der Bildverarbeitung könnten die Prinzipien der Quantenmechanik und deren Anwendung in Quantenalgorithmen zu signifikanten Fortschritten führen. Doch während die theoretischen Grundlagen vielversprechend sind, steht die praktische Umsetzung noch vor einigen Herausforderungen.