Plataforma de analítica de visión impulsada por IA

Plataforma de analítica de visión impulsada por IA

DeepVi es una plataforma de visión con IA No-Code y End-to-End que cubre todo el proceso, desde la recopilación de datos hasta el entrenamiento de modelos, la inspección de precisión, la implementación y el reentrenamiento, dentro de una sola plataforma. El entrenamiento y la inferencia se supervisan y controlan de un vistazo mediante el Workflow integrado, y los flujos de trabajo se amplían y editan con el editor de flujos de trabajo de VCANUS. Además del aprendizaje profundo (Classification · Detection · Segmentation), DeepVi incluye Align · Inspection (alineación, medición y lectura de códigos), funciones de inspección de precisión ampliamente utilizadas en el análisis de imágenes. No requiere un equipo de desarrollo dedicado: los operadores en planta pueden ejecutar por sí mismos todo el ciclo de etiquetado, entrenamiento, inspección, inferencia y revisión. Admite implementaciones On-Premise y en la nube, y ofrece un pipeline universal listo para usarse de inmediato en todas las industrias, incluidas la manufactura, la agricultura inteligente, la logística y la seguridad.

Qué puede hacer con DeepVi

Áreas de aplicación

El mismo pipeline funciona en todas las industrias: basta con cambiar los nombres de clase y los datos, y DeepVi se extiende de inmediato más allá de la manufactura, la agricultura inteligente, la logística y la seguridad hacia la medicina y la salud, la clasificación óptica, la visión embebida, los equipos de prueba automatizados (ATE) y más.

Funciones principales

Storage (gestión de datos)

• Carga masiva vía web para registrar grandes conjuntos de imágenes
• Gestión basada en carpetas: cree, mueva y elimine carpetas; mueva en bloque múltiples selecciones
• Navegación de alta velocidad en grandes conjuntos de datos con miniaturas generadas automáticamente
• Uso de almacenamiento visible de un vistazo
• Datos originales conservados de forma permanente, fáciles de reutilizar
• Los datasets hacen referencia a los originales: el espacio de almacenamiento se mantiene constante al agregar datasets

Dataset (etiquetado)

• Entorno de etiquetado unificado para los 3 tipos: Classification · Detection · Segmentation
• Herramientas de etiquetado de precisión BBox · Polygon · Mask
• Segmentación asistida por IA y Auto Labeling para reducir el tiempo de etiquetado
• Importación/exportación en formatos estándar como COCO, además de plantillas de categorías
• Instantáneas publicadas del dataset (división fija train/val/test) para un entrenamiento reproducible

Training · Model (entrenamiento y validación con flujos de trabajo)

• Workflow integrado: flujo de entrenamiento, estado de los nodos y registros en una sola pantalla
• Ejecutar · pausar · reanudar por nodo, además de ajuste de parámetros
• Flujos de trabajo ampliados y editados con el editor de flujos de trabajo de VCANUS
• Familias de modelos Fast / Standard, con posibilidad de agregar más familias
• Anomaly Detection: entrenamiento para anomalías estructurales y lógicas
• Transfer Learning y Early Stopping, con gráfica de Loss en tiempo real
• Evaluación del desempeño con Confusion Matrix y mAP; exportación de checkpoint y ONNX

Align · Inspection (inspección de precisión)

• Registro de imagen de referencia y creación del modelo Align con un clic
• Corrección automática de desplazamiento y rotación (Align)
• 6 herramientas de inspección: Caliper · Circle · Distance · Angle · Code · Template
• Juicio OK/NG basado en tolerancias, con prueba de referencia (golden dry-run) sobre la imagen de referencia
• Juicio en tiempo real junto con los resultados de aprendizaje profundo en el flujo de trabajo de inferencia

Inference (inferencia en tiempo real)

• Inferencia en vivo a partir de transmisiones de cámara o archivos de imagen
• Interfaz basada en flujos de trabajo para configurar algoritmos con rapidez (agregue nodos personalizados)
• Visualización en tiempo real de detecciones y nivel de confianza, además de análisis de tiempos de preprocesamiento / inferencia / posprocesamiento
• Resultados de detección, segmentación y clasificación mostrados junto con el OK/NG de Align · Inspection
• Resultados, coordenadas y marcas de tiempo guardados automáticamente; consulta del historial con filtros por condición
• Acciones según el resultado: active control de equipos, registro de datos, alertas y más como acciones del flujo de trabajo

Review (mejora del modelo)

• Acumule datos de entrenamiento mediante la revisión de falsos positivos, el reetiquetado y comentarios
• Gestión del estado de revisión: apruebe, rechace (con códigos de motivo) o descarte, con historial por elemento
• Compare y edite las etiquetas revisadas frente a las predicciones originales
• Datos revisados incorporados al dataset → reentrenamiento
• Tras la evaluación del desempeño, el modelo en producción se reemplaza por un modelo verificado

DeepVi en una línea

Sin programación, todo en una sola plataforma: DeepVi elimina todas las barreras para adoptar la IA.

DeepVi gestiona el pipeline completo End-to-End de visión con IA en una sola plataforma: recopilación de datos (Storage) → etiquetado (Dataset) → entrenamiento con flujos de trabajo (Training) → inspección de precisión (Align · Inspection) → inferencia en tiempo real (Inference) → mejora del modelo (Review). El mismo pipeline funciona en todas las industrias: basta con cambiar los nombres de clase y los datos, y se adapta de inmediato a la manufactura, la agricultura inteligente, la logística, la seguridad, las imágenes médicas y más.