Traitement d'images - Onogone | IA & Data Management

Traitement d’images 

Use cases : Traitement d’images (très très wip)

Détecter et qualifier les défauts présents sur différents matériaux à l’aide de techniques avancées de segmentation d’image et de réseaux de neurones entraînés à reconnaître une irrégularité sur une image ;
Classifier des objets selon différentes caractéristiques (couleur, type, taille, etc.) par le biais de multiples méthodes : extraction de formes, analyse des longueurs d’ondes présentes, etc.

Technologies : Traitement d’images (très très wip)

Différentes techniques de transformation d’images permettent d’en extraire des informations aussi bien sur les textures qu’elles contiennent que les formes, les couleurs, les motifs (transformée de Fourier, transformée de Gabor, etc.)
La segmentation d’images consiste à entraîner un réseau de neurones à détecter certains éléments d’une image et à annoter précisément leur position et leur forme (au pixel près).
Des réseaux de neurones génératifs peuvent être utilisés pour améliorer la détection de défauts.