MVTec auf der Embedded World Mehrwerte für Embedded-Systeme durch Machine-Vision-Software

Die Machine-Vision-Software von MVTec bietet leistungsstarke und vielseitige Lösungen für industrielle Bildverarbeitung, die mit modernster KI-Technologie höchste Präzision und Effizienz ermöglichen.

Bild: iStock, arcoss
25.02.2025

Auch im Jahr 2025 präsentiert MVTec Software sich und ihre Produkte auf der embedded world vom 11. bis 13. März 2025 in Nürnberg. Am Messestand in Halle 2, Stand 2-658 zeigt das Unternehmen unter dem Messemotto „Embedded Vision = YOUR Hardware + OUR Software“, welche Vorteile und Mehrwerte die industrielle Bildverarbeitung auch für Embedded Systeme bietet.

MVTec ist mit weltweiter Präsenz ein führender Anbieter von Software für die industrielle Bildverarbeitung und gilt mit mehr als 20 Jahren Branchenerfahrung als bedeutender Player im Embedded-Vision-Segment. Das Unternehmen entwickelt leistungsstarke Algorithmen für Hersteller von Embedded-Geräten wie Bildverarbeitungssensoren, intelligenten Kameras und intelligenten Sensoren.

Demos am Messestand beleuchten die breiten Anwendungsbereiche

Die MVTec Machine-Vision-Softwareprodukte Halcon und Merlic sind kompatibel mit allen gängigen Betriebssystemen, KI-Beschleunigern, CPUs, Embedded Boards und Machine-Vision-Standards wie GigE Vision, GenICam und USB3 Vision. Zudem verfügen die Softwareprodukte über innovative Technologien für Code Reading, Deep OCR, Deep Learning inklusive Global Context Anomaly Detection und mehr.

In unzähligen erfolgreichen Installationen erprobt und optimiert, bieten die Software-Lösungen von MVTec eine herausragende Performance und reibungslosen 24/7-Betrieb. Dies ebnet den Weg für den sofortigen Einsatz in nahezu jeder Embedded-Applikation – ohne Anpassungsaufwand und geeignet für alle Branchen.

Um diese Vorteile zu unterstreichen, präsentiert MVTec auf seinem Messestand zwei Demos. Die erste Demo veranschaulicht, wird die Oberfläche eines strukturierten Wafers positionsgenau auf Defekte und Verunreinigungen geprüft wird. Das zweite Exponat zeigt, wie Deep-Learning-Anwendungen auf einem Embedded Board durch den Einsatz von verschiedenen KI-Beschleunigern dank einer MVTec AI2-Schnittstelle ganz einfach beschleunigt werden können.

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