Ottenere un'elevata qualità riducendo al minimo i costi, i materiali e gli errori di sviluppo è una sfida costante nella produzione, nella logistica e nella ricerca. Con Industria 4.0 e Ricerca 4.0, la rivoluzione digitale offre potenti strumenti per raggiungere questi obiettivi in ​​modo più efficiente che mai. Algoritmi avanzati e intelligenza artificiale sono ora parte integrante dell'ottimizzazione dei processi di produzione e sviluppo.

Tuttavia, lo sviluppo di algoritmi di visione artificiale robusti, sia tramite metodi analitici tradizionali che tramite intelligenza artificiale all'avanguardia, richiede grandi quantità di dati annotati di alta qualità. In molte applicazioni industriali, i set di dati pubblici non sono sufficienti per addestrare e convalidare questi modelli. Inoltre, affidarsi esclusivamente a dati del mondo reale può introdurre incertezza in termini di prestazioni e affidabilità, soprattutto nella ricerca in cui i metodi innovativi comportano rischi intrinseci. È qui che la sintesi di immagini artificiali per la garanzia della qualità e la prototipazione fa una differenza significativa.<br><br> Incorporando modelli generati digitalmente, le aziende possono simulare e testare i propri sistemi di visione anche prima che siano disponibili prototipi fisici. Questo approccio aiuta a scoprire sfide impreviste all'inizio della fase di sviluppo, risparmiando tempo e costi. Questi "gemelli digitali", repliche virtuali di prodotti, ambienti o macchinari, non solo sono convenienti da creare, ma accelerano anche il time-to-market consentendo una più rapida prontezza alla produzione.

Inoltre, i metodi ottici tradizionali e l'elaborazione delle immagini possono anche essere ottimizzati per una maggiore efficienza e precisione. Sono qui per offrirti consulenza e aiutarti a trovare la soluzione giusta su misura per le tue esigenze.

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Dati reali, specifici e orientati all'applicazione
- devono essere raccolti su larga scala
- sono difficili e costosi da ottenere
- richiedono molto lavoro manuale per l'etichettatura
- sono spesso imprecisi/etichettati in modo errato (valutazione soggettiva)

Dati di immagini artificiali
- sono generalmente disponibili più rapidamente in grandi quantità
- sono etichettati automaticamente in modo corretto quando vengono generati
- possono garantire una distribuzione ottimale e una diversità di contenuti
- sono un'alternativa più conveniente ai dati reali