M-VIS Solutions GmbH

Technologie

Wegweisende Technologien: Von individueller C#-.NET-Entwicklung über präzise 3D-Scanner bis zu effizienter Deep Learning-basierter Bildverarbeitung für industrielle Innovationen. Unser breites Technologiespektrum trägt maßgeblich zur Lösung von sämtlichen Problemstellungen bei.

Anwendungsentwicklung in C# für .NET

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C# und .NET bieten leistungsstarke Tools für die Entwicklung von Bildverarbeitungsanwendungen

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Ermöglicht die Erstellung von Softwarelösungen für die Analyse, Verarbeitung und Visualisierung von 2D- und 3D-Daten

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Integration von kundenspezifischen Anforderungen in die Softwarearchitektur für optimale Ergebnisse. Nahtlose Integration von industriellen Kameras, 3DSensoren, Bildverarbeitungsbibliotheken und Steuerungssystemen

macbook-front
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3D Profil und Flächensensoren

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Fortschrittliche Scanner für die Erfassung präziser 3DModelle von Bauteilen und Oberflächen

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Einsatz in der industriellen Qualitätskontrolle zur Überprüfung von Maßen, Formen, Montagen sowie Koordinatenerfassung von Objekten im Raum

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Unterstützt Fertigungsprozesse durch schnelle und genaue Inspektion von Teilen und Produkten

2D-Kamera Technologie als Smart und/oder PC-Variante

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2D-Technologie wird sowohl als eigenständige Smartcameras als auch in PC-basierten Systemen eingesetzt

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Diese Technologie integriert leistungsstarke Bildverarbeitungsalgorithmen zur Lösung verschiedenster Prüf- und Messaufgaben

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100% Inline-Kontrolle in den Fertigungs- und Montagestraßen.

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Hochauflösende Kameras erfassen selbst kleinste Details und ermöglichen die zuverlässige Erkennung von winzigen Defekten und Fehlern.

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Einsatzgebiete umfassen Fehlererkennung, Maßhaltigkeitsprüfung, Barcode-Erkennung und Identifikation von Musterabweichungen.

macbook-front
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DeepLearning, EdgeLearning

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Anwendungsbereiche: Deep Learning in Verbrauchsgüterbranche - Mobilgeräte, Autos, Erkennung, Diagnosen, Sicherheit.

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Modernste Produktion: Deep Learning in Qualitätsprüfung und Entscheidungsanwendungen

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Präzise Analyse: Deep Learning für schwierige Bildverarbeitungsaufgaben.

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Effiziente Anwendung: Automatisierte Entscheidungen, präzise Lokalisierung, Erkennung und Prüfung. Industrie setzt auf Deep Learning.

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