Vision industrielle : MVTec étend sa gamme de produits avec deux nouvelles versions de Deep Learning Tool
La version de base gratuite a été enrichie avec deux éditions commerciales Professional et OEM offrant des fonctionnalités supplémentaires.
www.mvtec.com
Le secteur de la vision industrielle connaît un essor important grâce à l’utilisation du Deep Learning, une branche de l’intelligence artificielle qui permet d’automatiser de toutes nouvelles applications tout en améliorant les résultats. Son efficacité repose toutefois sur l’étiquetage adéquat des images. Pour mieux accompagner ses clients à chaque étape du processus de préparation, MVTec Software GmbH (www.mvtec.com), l’un des principaux fournisseurs mondiaux de logiciels de vision industrielle, étend les fonctionnalités de sa solution Deep Learning Tool qui facilite la gestion des données, l’étiquetage, l’apprentissage et l’évaluation des images. Outre la version de base toujours gratuite, l'édition actualisée du logiciel, publiée le 30 avril 2025, comprendra deux nouvelles versions commerciales : Deep Learning Tool Professional et Deep Learning Tool OEM.
« Reconnus comme l'un des leaders de l'innovation dans le domaine des logiciels de vision industrielle, nous aidons nos clients à exploiter pleinement la puissance novatrice et les multiples avantages du Deep Learning. Dans cette optique, nous franchissons aujourd’hui une étape décisive avec les nouvelles versions commerciales de notre Deep Learning Tool afin de professionnaliser l’ensemble du flux de travail. Désormais, les fabricants de machines et les fournisseurs de systèmes de vision industrielle auront la possibilité d’intégrer et de commercialiser notre outil au sein de leurs propres solutions. Nous proposons par ailleurs une gamme élargie de fonctionnalités supplémentaires et d’options de personnalisation », précise Christian Eckstein, responsable produit Deep Learning Tool chez MVTec.
L’étiquetage, essentiel pour des applications performantes de Deep Learning
La qualité des données étiquetées joue un rôle essentiel dans la performance, la précision et la robustesse de l'application. C’est pourquoi notre Deep Learning Tool propose, dès sa version de base gratuite, des fonctionnalités complètes d’étiquetage d’images. Son interface intuitive facilite ce processus qui ne nécessite aucune compétence en programmation. Les données ainsi préparées peuvent ensuite être intégrées sans problème dans les deux logiciels de MVTec, HALCON et MERLIC, afin de réaliser diverses opérations avancées : reconnaissance d’objets, classification, segmentation (sémantique et par instance), détection d’anomalies et reconnaissance optique de caractères (OCR), toutes basées sur des technologies de Deep Learning.
La version payante du Deep Learning Tool Professional permet aux clients disposant d’une licence valide d’intégrer l’outil à leur solution et de le commercialiser auprès de leurs clients. Ses options d’intégration simplifiées permettent aux constructeurs de machines et aux fournisseurs de solutions technologiques d’exploiter pleinement la puissance du Deep Learning dans leurs produits, sans investissement supplémentaire dans des outils propriétaires.
La version OEM pousse l’intégration encore plus loin en proposant des options de « marque blanche » (white labeling) telles que la configuration des couleurs, l’utilisation de logos individualisés, ainsi que le préréglage des paramètres d’entraînement et d’évaluation. Cette version peut ainsi être entièrement personnalisée pour s’adapter parfaitement au produit ou à la solution du client, en optimisant les paramètres selon le matériel disponible et les cas d’usage spécifiques.
Grâce à ces deux nouvelles éditions, les clients ont la possibilité de moderniser rapidement leur produit à un prix raisonnable et de bénéficier d’un large éventail de fonctionnalités de Deep Learning, telles que l’étiquetage et l’entraînement. MVTec garantit bien évidemment la compatibilité à long terme de l’outil avec les futures versions de HALCON et MERLIC. Nous proposons par ailleurs des mises à jour régulières pour que les utilisateurs soient toujours à la pointe de la technologie, face à l'évolution rapide de l’intelligence artificielle.
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