Nuestros sistemas de inspección por caída libre permiten clasificar y controlar la calidad de todo tipo de objetos fabricados.
Nuestra tecnología "Classifly"
La principal ventaja de nuestra tecnología es que los objetos no tienen que estar extendidos en plano para su análisis. Nuestros algoritmos están optimizados para objetos de alta varianza, como por ejemplo, objetos elásticos con superficies que pueden grandes variaciones de aspecto debido a las arrugas.
La innovación se debe a varias tecnologías que juntas dan como resultado una IA que funciona específicamente para estos casos de uso. Mientras que varios competidores se basan en FPGAs, nuestros algoritmos consiguen tiempos de cálculo extremadamente bajos incluso con GPUs. Así, incluso los objetos que se mueven a una velocidad de más de 1 m/s pueden clasificarse en unos pocos milisegundos. Esto es posible gracias a una arquitectura especial de redes neuronales y a un procesamiento especial de los datos de las imágenes obtenidas.
Un sistema de sensores adaptativo desarrollado por nosotros dispara las imágenes sólo en las posiciones relevantes. En las imágenes multidimensionales y multiespectrales conseguimos también la localización y clasificación de los defectos. Esto hace que nuestra caja de inspección sea adecuada por ejemplo, para su uso en aplicaciones médicas.
Detección de atributos a gran velocidad
Nuestros sistemas de inspección en caída libre se han desarrollado para el control de calidad y la clasificación rápida de objetos. Ya durante la caída libre, nuestros modelos son capaces de detectar, por ejemplo, las propiedades del material y los defectos, así como sus posiciones, en menos de 200 ms.
Además, nuestra tecnología permite determinar -sobre la marcha- información en 3D de los objetos, es decir, su tamaño y las propiedades detectadas. En cuanto el objeto sale de la caja de inspección, estos resultados están disponibles.
POTENTIAL APPLICATIONS FOR THE FREE-FALL TESTING SYSTEM
- Reciclaje textil
- Limpieza de textiles
- Lavandería en hoteles
- Bienes agrícolas
