Zebra Technologies Corporation ha integrado nuevas funcionalidades de inteligencia artificial a su software de visión artificial Aurora. Estas innovaciones se enfocan en proporcionar capacidades adicionales de deep learning, orientadas a ayudar a las empresas a resolver problemas complejos de inspección visual, especialmente en sectores críticos como la automoción, electrónica, semiconductores, alimentación, bebidas y envasado.
Según el Manufacturing Vision Study 2024, el 61% de los líderes del sector de fabricación a nivel mundial espera que la IA impulse su crecimiento antes de 2029. Otro estudio de Zebra sobre la industria de la automoción reveló que tanto la inteligencia artificial como el aprendizaje profundo se están utilizando en toda la cadena de suministro, pero los usuarios buscan aprovechar aún más sus ventajas.
Aurora, la suite de software de visión artificial de Zebra, está diseñada para ingenieros, programadores y científicos de datos, y proporciona herramientas potentes de deep learning y reconocimiento óptico de caracteres (OCR) sin necesidad de programación. Gracias a amplias bibliotecas, los usuarios pueden crear soluciones personalizadas para casos de uso complejos. Este enfoque no solo mejora la calidad de los procesos de inspección, sino que también optimiza la detección de defectos en condiciones difíciles.
Donato Montanari, Vicepresidente y Gerente General de Machine Vision en Zebra Technologies, comenta: “Las industrias enfrentan retos crecientes en términos de calidad y los nuevos desafíos de los materiales emergentes. Con las funcionalidades de IA, buscamos ofrecer soluciones que no solo complementen las herramientas existentes, sino que también amplíen sus capacidades en entornos complejos”.
Aurora Design Assistant permite a los usuarios crear aplicaciones a través de diagramas de flujo sencillos en lugar de escribir código tradicional. Esta herramienta facilita la creación de interfaces hombre-máquina (HMI) basadas en web para cada aplicación, ofreciendo una experiencia de usuario más intuitiva y adaptable. Las nuevas funcionalidades incluyen detección de objetos con deep learning y la última versión de Aurora Imaging Copilot, que ofrece un espacio dedicado para entrenar modelos de deep learning.
Además, Aurora Design Assistant integra complementos para el entrenamiento y ejecución de modelos de deep learning en tarjetas GPU NVIDIA y GPUs integradas de Intel, lo que facilita un entorno de trabajo versátil y robusto para los desarrolladores.
Con Aurora Vision Studio, los ingenieros pueden crear, integrar y supervisar aplicaciones avanzadas de visión artificial mediante un entorno gráfico intuitivo. El software incluye más de 3.000 filtros predefinidos y probados, que permiten diseñar algoritmos personalizados en tres pasos: creación del algoritmo, diseño de HMI local o web, e implementación en un sistema.
El nuevo motor de entrenamiento de deep learning ofrece mejoras significativas en el procesamiento de datos de baja calidad, permitiendo resultados más precisos y rápidos. Además, la compatibilidad con sistemas Linux amplía las opciones para los desarrolladores que trabajan en entornos diversificados.
Aurora Imaging Library está dirigido a programadores que desarrollan aplicaciones en C++, C# y Python, y ofrece herramientas avanzadas para el procesamiento de imágenes 2D y datos 3D. Incluye métodos basados en reglas y en deep learning, como la detección de anomalías mediante aprendizaje profundo, que facilita la identificación de defectos sin necesidad de un entrenamiento supervisado.
Entre las novedades, destaca la herramienta de OCR basada en deep learning, que utiliza una red neuronal profunda preentrenada para leer caracteres sin necesidad de especificar fuentes específicas, garantizando una lectura más precisa y adaptable a distintos contextos.
Zebra Technologies, con las nuevas funcionalidades de deep learning en Aurora, refuerza su posición como líder en soluciones de inspección visual avanzadas para la industria de fabricación. La suite Aurora no solo ofrece una mayor facilidad de uso, sino también herramientas más potentes para enfrentar los desafíos de calidad en entornos complejos, alineándose con la creciente demanda de soluciones impulsadas por inteligencia artificial.
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