O Edge Learning é um ramo de AI em que o processamento é realizado no dispositivo ou at the edge, em que utiliza algoritmos com redes neuronais pré-treinadas. Esta tecnologia é simples de utilizar, sendo necessário apenas um pequeno conjunto de imagens exemplo, permitindo encurtar os períodos de treino e validação, comparado com os algoritmos de Deep Learning. Não requer um grande conhecimento técnico para instalar uma aplicação de visão e permite obter resultados precisos em minutos, tornando uma solução de automação viável para qualquer utilizador.
Atualmente, estas ferramentas estão disponíveis nos modelos de câmaras IS2800 e IS3800 e no software VisionPro.

ViDi EL Classify

Esta ferramenta possibilita identificar e segregar peças ou múltiplos recursos baseados nas características, o que permite aos utilizadores classificar defeitos de diferentes categorias e identificar corretamente variações de peças, resolvendo uma grande variedade de aplicações. A ferramenta ViDi EL Classify simplifica a automatização de difíceis aplicações de visão. A ferramenta aprende on the edge em tempo real, o que permite obter resultados rápidos e precisos. Através de algoritmos com redes neuronais pré-treinadas, o ViDi EL Classify pode ser implementado em minutos, com recurso a poucas imagens por classe, sem qualquer necessidade de código.

ViDi EL Read

Esta ferramenta permite decifrar caracteres deformados, distorcidos e mal gravados através do reconhecimento ótico de caracteres (OCR). Com uma livraria pré-treinada é possível identificar textos sem efetuar qualquer treino, resolvendo facilmente aplicações de OCR em minutos. Para aplicações mais desafiantes, os caracteres podem ser treinados individualmente e, com recurso a algoritmos com redes neuronais pré-treinadas, esta ferramenta permite resolver rapidamente e com precisão aplicações de identificação e leitura de caracteres, sem necessidade de qualquer conhecimento de visão ou Deep Learning.

ViDi EL Segment

A ferramenta ViDi EL Segment permite encontrar rapidamente pixéis desejáveis em fundos complexos, com poucas imagens de treino. Com esta tecnologia, é possível detetar objetos estranhos, extrair peças de uma imagem, demarcar áreas de defeito ou solucionar outro tipo de tarefas onde regiões específicas de uma imagem são necessárias para processamento posterior. tackle any other task where specific regions within an image are required for further processing.