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Computer vision

Sistemi di visione che ispezionano, rilevano, contano e leggono da immagini e video, testati nelle tue condizioni reali e distribuiti nel cloud, sui tuoi server o su dispositivi edge e mobili.

Parliamo del tuo progettoParla del tuo progetto di visione

Sistemi di visione che funzionano nelle tue condizioni

Un modello di visione che si comporta bene in una demo può fallire con illuminazione, telecamere o angolazioni diverse. Costruiamo sistemi di computer vision per ispezione, rilevamento di oggetti, OCR e analisi video usando OpenCV, PyTorch e TensorFlow, addestrati e testati su immagini del tuo ambiente reale. I risultati arrivano con punteggi di affidabilità, i casi incerti passano a una persona per la conferma e i modelli girano dove ha senso: nel cloud, sui tuoi server o su dispositivi edge e mobili.

Ingegneria della visione assistita dall'AI e validata da esperti

Come l'IA assiste

  • L'AI pre-etichetta immagini e fotogrammi video; gli annotatori rivedono e correggono le etichette prima che vengano usate.
  • Gli agenti di codifica redigono il codice di addestramento, augmentation e deployment per la revisione degli ingegneri.
  • L'AI raggruppa gli errori di rilevamento e i casi difficili, così gli ingegneri possono mirare alla raccolta di nuovi dati.

Di cosa si occupano i nostri esperti

  • Linee guida di annotazione e definizione di ciascuna classe o difetto
  • Set di test che riflettono le tue telecamere, l'illuminazione e le condizioni reali
  • Soglie di affidabilità, regole di allerta e quando una persona deve confermare un risultato
  • Decisioni di rilascio dopo la revisione di precision, recall e casi limite

Dal fotogramma della telecamera al risultato confermato

Flusso di ispezione illustrativo; soglie, regole di revisione e il punto in cui viene eseguito ogni passaggio sono impostati per il tuo sito.

  1. Acquisizione

    Una telecamera fissa, un telefono o uno scanner acquisisce l'immagine, con ora e origine registrate.

  2. Pre-elaborazione

    I fotogrammi vengono ritagliati, ridimensionati e corretti per l'illuminazione; le immagini sfocate o inutilizzabili vengono segnalate, non valutate.

  3. Inferenza del modello

    Il modello rileva oggetti, classifica l'immagine o legge il testo, su un dispositivo, server o cloud.

  4. Soglia di affidabilità

    Ogni risultato riporta un punteggio; i risultati chiari passano, e quelli borderline vengono messi in attesa di revisione.

    Checkpoint: Soglia concordata con il tuo team

  5. Revisione umana

    Un operatore vede l'immagine con le marcature del modello e conferma, corregge o scarta il risultato.

    Checkpoint: L'operatore decide i casi borderline

  6. Risultato registrato

    Il risultato finale, il riferimento all'immagine ed eventuali correzioni vengono archiviati, e le correzioni sono conservate per il riaddestramento.

Quando qualcosa va storto: Se il feed della telecamera si interrompe o le immagini diventano inutilizzabili, il sistema lancia un avviso e smette di emettere risultati anziché tirare a indovinare.

Chi ci porta immagini e video

I controlli che dipendono da qualcuno che osserva, come individuare difetti, contare le scorte o leggere etichette, sono lenti e faticosi, e i risultati variano da una persona o da un turno all'altro.

  • Team qualità che ispezionano i prodotti alla ricerca di difetti visibili su una linea di produzione
  • Responsabili operativi che vogliono conteggi o avvisi di sicurezza dalle telecamere esistenti
  • Team mobile che aggiungono la scansione sul dispositivo di documenti o prodotti

Cosa ricevi

Sistemi di visione dai dati al deployment

  • Ispezione e classificazione

    Modelli che ordinano le immagini per contenuto, qualità o tipo di difetto, addestrati sui tuoi prodotti e testati nelle tue reali condizioni di illuminazione e telecamera.

  • Rilevamento e conteggio di oggetti

    Rilevamento e conteggio in immagini e video per inventario, sicurezza e produzione, con soglie di affidabilità che puoi regolare.

  • OCR e document AI

    Estrazione di testo e campi da documenti scansionati, documenti d'identità e ricevute, con punteggi di affidabilità e una coda di revisione per i campi poco chiari.

  • Analisi video e allerte

    Rilevamento di eventi e anomalie nei flussi delle telecamere, con allerte inviate a una persona per la conferma invece di un'azione automatica su eventi incerti.

  • Deployment su edge e mobile

    Modelli compressi e quantizzati su dispositivi edge o telefoni con TensorFlow Lite o Core ML, per bassa latenza o immagini che devono restare in loco.

  • Strumenti di annotazione e revisione

    Flussi di lavoro di etichettatura con pre-etichette AI verificate da persone, più una schermata di revisione in cui il personale conferma o corregge i risultati del modello.

Cosa non comprendono i progetti di visione

  • La fornitura o l'installazione di telecamere, illuminazione e hardware edge non è inclusa; specifichiamo ciò di cui il modello ha bisogno da essi e testiamo su ciò che installi.
  • Gli avvisi vanno ai tuoi operatori; non monitoriamo i feed delle telecamere né rispondiamo agli eventi per tuo conto.
  • Una volta che l'OCR ha letto il testo, classificare o riassumere ciò che dice è un lavoro di Natural Language Processing, definito insieme se hai bisogno di entrambi.
  • Le previsioni da letture di sensori, transazioni o altri dati non basati su immagini sono costruite nell'ambito dei Machine Learning Models.

Richieste tipiche di visione

Scenari tipici che definiamo, non case study di clienti.

  • Ispezione visiva su una linea di produzione

    Gli ispettori controllano i pezzi a occhio, e ciò che conta come difetto varia tra i turni. Scriveremmo una guida ai difetti con il tuo responsabile qualità, raccoglieremmo immagini dalla telecamera della linea stessa e indirizzeremmo i pezzi borderline a un ispettore.

  • Conteggi da telecamere già installate

    Un team di magazzino vuole conteggi dei pallet dalle sue telecamere esistenti. Prima di uno sviluppo completo, testeremmo un rilevatore su filmati di diversi momenti della giornata e segnaleremmo dove la posizione della telecamera o l'illuminazione limitano ciò che può essere contato in modo affidabile.

  • Acquisizione di ricevute in un'app mobile

    Il team dietro un'app per le spese vuole che le ricevute vengano lette sul telefono. Eseguiremmo il riconoscimento sul dispositivo dove l'accuratezza lo consente, estrarremmo esercente, data e totale con punteggi di affidabilità e chiederemmo all'utente di confermare i campi poco chiari.

Come si svolge un progetto di computer vision

  1. 01

    Audit del caso d'uso e dei dati

    Definiamo cosa il sistema deve rilevare o decidere, esaminiamo immagini o video di esempio provenienti da condizioni reali e concordiamo gli obiettivi di qualità e il percorso di revisione.

  2. 02

    Dati e annotazione

    Raccogliamo e annotiamo immagini con pre-etichettatura AI verificata da persone, aggiungiamo augmentation e teniamo da parte un set di test su cui il modello non si addestra mai.

  3. 03

    Addestramento e ottimizzazione

    Addestriamo modelli di rilevamento, classificazione o segmentazione, misuriamo precision, recall e mAP e ottimizziamo per il tuo hardware e la tua latenza target.

  4. 04

    Deployment e monitoraggio

    Distribuiamo su cloud, edge o mobile con monitoraggio, gestione delle versioni e un ciclo di riaddestramento alimentato dalle correzioni degli operatori.

Due modi di lavorare con gli strumenti AI

Scegli dove gli agenti di coding AI possono elaborare il tuo codice mentre costruiamo. Lo standard ingegneristico è lo stesso in entrambi i casi.

Non sei sicuro? Te ne consiglieremo uno durante la definizione dell'ambito. Confronta le opzioni di delivery AI

Come design, QA e operations supportano il tuo sistema di visione

  • Interfacce per gli operatori

    I designer pianificano come rilevamenti, affidabilità e allerte appaiono agli operatori e come questi confermano, correggono o scartano un risultato senza lasciare il loro flusso di lavoro.

  • QA in condizioni reali

    Il QA costruisce set di test dalle tue telecamere, illuminazione, angolazioni e casi limite, verifica precision e recall per ogni classe e li riesegue prima di ogni aggiornamento del modello.

  • Deployment adatto al tuo hardware

    Il DevOps distribuisce su API cloud, server in loco o dispositivi, con monitoraggio e rollback. Le GPU vengono usate dove il throughput le richiede, non per impostazione predefinita.

  • Riaddestramento a partire da casi reali

    Raccogliamo i casi difficili e le correzioni degli operatori, li aggiungiamo ai set di addestramento e di test e rilasciamo modelli migliorati dopo i controlli di regressione.

FAQ

Domande frequenti

Di quante immagini abbiamo bisogno per l'addestramento?

Dipende da quanto sono varie le tue immagini e da quante classi ti servono. Esaminiamo prima i tuoi campioni, poi raccomandiamo quante raccoglierne ed etichettarne. I modelli pre-addestrati e l'augmentation riducono il volume necessario, e un set di test tenuto da parte mostra se ne hai a sufficienza.

I modelli possono girare su dispositivi mobili o edge?

Sì. Comprimiamo e quantizziamo i modelli per telefoni, fotocamere e hardware embedded con strumenti come TensorFlow Lite e Core ML, per iOS e Android. L'elaborazione sul dispositivo riduce la latenza e mantiene le immagini in locale, con qualche compromesso in termini di dimensione del modello e accuratezza che misuriamo sui tuoi dispositivi di destinazione.

Sviluppate strumenti di riconoscimento facciale o di imaging medico?

Sì, per usi come la verifica dell'identità basata sul consenso, con tutele aggiuntive. Le immagini biometriche e mediche sono sensibili e regolamentate in molte giurisdizioni, quindi consenso, conservazione, opzioni sul dispositivo e la tua revisione legale o clinica vengono definiti prima di costruire. Gli strumenti di imaging medico assistono clinici qualificati: i risultati sono presentati per il loro giudizio, non come una diagnosi.

Dove vengono elaborati le nostre immagini e i nostri video?

Dove decidi tu: sul dispositivo, sui tuoi server o nel tuo account cloud. Le API di visione in hosting sono usate solo con il tuo accordo. Per il nostro lavoro di sviluppo, la Ingegneria AI privata / locale esegue i modelli di coding AI entro un confine concordato; la Ingegneria con Claude Code / OpenAI Codex usa agenti di coding commerciali secondo condizioni di account concordate.

Metti al lavoro le tue immagini e i tuoi video

Condividi immagini o filmati di esempio da condizioni reali. Valuteremo la fattibilità, le esigenze di dati e le opzioni di distribuzione prima che inizi qualsiasi sviluppo.

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