AI-agenter & automatisering

Datorseende

Seendesystem som inspekterar, detekterar, räknar och läser från bilder och video, testade under dina verkliga förhållanden och driftsatta till molnet, dina servrar eller edge- och mobilenheter.

Diskutera ditt projektDiskutera ditt seendeprojekt

Seendesystem som fungerar under dina förhållanden

En seendemodell som presterar bra i en demo kan misslyckas under annan belysning, andra kameror eller vinklar. Vi bygger datorseendesystem för inspektion, objektdetektering, OCR och videoanalys med OpenCV, PyTorch och TensorFlow, tränade och testade på bilder från din faktiska miljö. Resultat kommer med konfidenspoäng, osäkra fall går till en person för bekräftelse, och modeller körs där det är vettigt: i molnet, på dina servrar eller på edge- och mobilenheter.

AI-assisterad, expertvaliderad seendeteknik

Hur AI hjälper till

  • AI för-etiketterar bilder och videobildrutor; annotatörer granskar och korrigerar etiketterna innan de används.
  • Kodningsagenter utarbetar tränings-, augmenterings- och driftsättningskod för ingenjörsgranskning.
  • AI klustrar feldetekteringar och svåra fall, så att ingenjörer kan rikta in sig på ny datainsamling.

Vad våra experter ansvarar för

  • Annoteringsriktlinjer och definitionen av varje klass eller defekt
  • Testuppsättningar som återspeglar dina verkliga kameror, belysning och förhållanden
  • Konfidenströsklar, larmregler och när en person måste bekräfta ett resultat
  • Releasebeslut efter granskning av precision, recall och gränsfall

Från kamerabild till bekräftat resultat

Illustrativt inspektionsflöde; tröskelvärden, granskningsregler och var varje steg körs fastställs för din anläggning.

  1. Fångst

    En fast kamera, telefon eller skanner tar bilden, med tid och källa registrerade.

  2. Förbehandling

    Bildrutor beskärs, storleksändras och korrigeras för belysning; suddiga eller oanvändbara bilder flaggas, poängsätts inte.

  3. Modellinferens

    Modellen upptäcker objekt, klassificerar bilden eller läser text, på en enhet, server eller i molnet.

  4. Konfidenströskel

    Varje resultat bär en poäng; tydliga resultat passerar, och gränsfall hålls kvar för granskning.

    Kontrollpunkt: Tröskelvärde överenskommet med ditt team

  5. Mänsklig granskning

    En operatör ser bilden med modellens markeringar och bekräftar, korrigerar eller avfärdar resultatet.

    Kontrollpunkt: Operatören avgör gränsfall

  6. Resultat registrerat

    Det slutliga resultatet, bildreferensen och eventuell korrigering lagras, och korrigeringar bevaras för omträning.

När något misslyckas: Om kameraflödet bryts eller bilder blir oanvändbara, utlöser systemet en varning och slutar utfärda resultat i stället för att gissa.

Vem kommer till oss med bilder och video

Kontroller som är beroende av att någon tittar, som att upptäcka defekter, räkna lager eller läsa etiketter, är långsamma och tröttande, och resultaten varierar från en person eller ett skift till nästa.

  • Kvalitetsteam som inspekterar produkter för synliga defekter på en produktionslinje
  • Driftchefer som vill ha räkningar eller säkerhetsvarningar från befintliga kameror
  • Mobilteam som lägger till skanning på enheten av dokument eller produkter

Vad du får

Seendesystem från data till driftsättning

  • Inspektion och klassificering

    Modeller som sorterar bilder efter innehåll, kvalitet eller defekttyp, tränade på dina produkter och testade under dina verkliga belysnings- och kameraförhållanden.

  • Objektdetektering och räkning

    Detektering och räkning i bilder och video för lager, säkerhet och tillverkning, med konfidenströsklar som du kan justera.

  • OCR och dokument-AI

    Text- och fältextraktion från skannade dokument, ID-handlingar och kvitton, med konfidenspoäng och en granskningskö för oklara fält.

  • Videoanalys och larm

    Händelse- och anomalidetektering i kameraströmmar, med larm skickade till en person för bekräftelse istället för automatisk åtgärd vid osäkra händelser.

  • Edge- och mobildriftsättning

    Komprimerade, kvantiserade modeller på edge-enheter eller telefoner med TensorFlow Lite eller Core ML, för låg latens eller bilder som bör stanna på plats.

  • Annoterings- och granskningsverktyg

    Etiketteringsarbetsflöden med AI-för-etiketter kontrollerade av människor, plus en granskningsskärm där personal bekräftar eller korrigerar modellresultat.

Vad vision-projekt inte omfattar

  • Att tillhandahålla eller installera kameror, belysning och edge-hårdvara ingår inte; vi specificerar vad modellen behöver från dem och testar på det du installerar.
  • Varningar går till dina egna operatörer; vi bevakar inte kameraflöden eller reagerar på händelser å dina vägnar.
  • När OCR har läst texten är klassificering eller sammanfattning av vad den säger arbete inom Natural Language Processing, som omfångsbestäms parallellt om du behöver båda.
  • Förutsägelser från sensoravläsningar, transaktioner eller annan icke-bilddata byggs under Machine Learning Models.

Typiska vision-förfrågningar

Typiska scenarier vi omfattar, inte kundfallstudier.

  • Visuell inspektion på en produktionslinje

    Inspektörer kontrollerar delar med ögat, och vad som räknas som en defekt varierar mellan skift. Vi skulle skriva en defektguide tillsammans med din kvalitetsansvarige, samla in bilder från linjens egen kamera och dirigera gränsfallsdelar till en inspektör.

  • Räkningar från kameror som redan är installerade

    Ett lagerteam vill ha pallräkningar från sina befintliga kameror. Innan ett fullständigt bygge skulle vi testa en detektor på filmmaterial från olika tider på dygnet och rapportera var kameraposition eller belysning begränsar vad som kan räknas tillförlitligt.

  • Kvittofångst i en mobilapp

    Teamet bakom en utläggsapp vill ha kvitton lästa på telefonen. Vi skulle köra igenkänning på enheten där noggrannheten tillåter det, extrahera handlare, datum och totalsumma med konfidenspoäng, och be användaren bekräfta otydliga fält.

Hur ett datorseendeprojekt löper

  1. 01

    Granskning av användningsfall och data

    Definiera vad systemet måste detektera eller besluta, granska exempelbilder eller video från verkliga förhållanden och enas om kvalitetsmål och granskningsvägen.

  2. 02

    Data och annotering

    Samla in och annotera bilder med AI-för-etikettering kontrollerad av människor, lägg till augmentering och håll tillbaka en testuppsättning som modellen aldrig tränar på.

  3. 03

    Träning och optimering

    Träna detekterings-, klassificerings- eller segmenteringsmodeller, mät precision, recall och mAP, och optimera för din målhårdvara och latens.

  4. 04

    Driftsättning och övervakning

    Driftsätt till moln, edge eller mobil med övervakning, versionshantering och en omträningsslinga som matas av operatörskorrigeringar.

Två sätt att arbeta med AI-verktyg

Välj var AI-kodningsagenter får bearbeta er kod medan vi bygger. Ingenjörsstandarden är densamma oavsett.

Osäker? Vi rekommenderar ett under avgränsningen. Jämför AI-leveransalternativ

Hur design, QA och drift stödjer ditt seendesystem

  • Gränssnitt för operatörer

    Designers planerar hur detekteringar, konfidens och larm visas för operatörer, och hur de bekräftar, korrigerar eller avfärdar ett resultat utan att lämna sitt arbetsflöde.

  • QA under verkliga förhållanden

    QA bygger testuppsättningar från dina kameror, belysning, vinklar och gränsfall, kontrollerar precision och recall per klass och kör dem på nytt före varje modelluppdatering.

  • Driftsättning som passar din hårdvara

    DevOps driftsätter till moln-API:er, lokala servrar eller enheter, med övervakning och återställning. GPU:er används där genomströmningen kräver dem, inte som standard.

  • Omträning från verkliga fall

    Vi samlar in svåra fall och operatörskorrigeringar, lägger till dem i tränings- och testuppsättningar och släpper förbättrade modeller efter regressionskontroller.

FAQ

Vanliga frågor

Hur många bilder behöver vi för träning?

Det beror på hur varierade dina bilder är och hur många klasser du behöver. Vi granskar dina prover först och rekommenderar sedan hur många som ska samlas in och etiketteras. Förtränade modeller och augmentering minskar den volym som behövs, och en undanhållen testuppsättning visar om du har tillräckligt.

Kan modeller köras på mobil- eller edge-enheter?

Ja. Vi komprimerar och kvantiserar modeller för telefoner, kameror och inbäddad hårdvara med verktyg som TensorFlow Lite och Core ML, för iOS och Android. Bearbetning på enheten sänker latensen och håller bilderna lokalt, med en viss avvägning i modellstorlek och noggrannhet som vi mäter på dina målenheter.

Bygger ni verktyg för ansiktsigenkänning eller medicinsk bildbehandling?

Ja, för användningsområden som samtyckesbaserad identitetsverifiering, med extra skyddsåtgärder. Biometriska och medicinska bilder är känsliga och reglerade i många jurisdiktioner, så samtycke, lagring, alternativ på enheten och din juridiska eller kliniska granskning fastställs innan vi bygger. Verktyg för medicinsk bildbehandling bistår kvalificerade kliniker: resultaten presenteras för deras bedömning, inte som en diagnos.

Var bearbetas våra bilder och vår video?

Där du bestämmer: på enheten, på dina egna servrar eller i ditt molnkonto. Värdbaserade vision-API:er används endast med ditt medgivande. För vårt utvecklingsarbete kör Privat / Lokal AI-utveckling AI-kodningsmodellerna inom en överenskommen gräns; Claude Code / OpenAI Codex-utveckling använder kommersiella kodningsagenter enligt överenskomna kontovillkor.

Sätt dina bilder och din video i arbete

Dela exempelbilder eller filmmaterial från verkliga förhållanden. Vi bedömer genomförbarhet, databehov och driftsättningsalternativ innan något bygge påbörjas.

Diskutera ditt projektPrata med en vision-ingenjör