Apera AI vs Farm3D

Apera AI vende software y hardware de Visión 4D que guía a robots industriales en tareas de selección de contenedores, ensamblaje, atención de máquinas, clasificación y embalaje. Su plataforma de visión robótica Vue combina pares de cámaras 2D en un modelo de escena 3D, luego ejecuta redes neuronales propietarias para seleccionar la pieza más fácil de agarrar y enviar planes de trayectoria al controlador del robot en tan solo 0.3 segundos.

La visión artificial tradicional a menudo necesita fotos de referencia o falla con piezas brillantes, transparentes o apiladas aleatoriamente. Apera AI entrena objetos a partir de modelos CAD o escaneos 3D usando datos sintéticos, apunta a una fiabilidad del 99.99% antes de la entrega y maneja piezas claras, translúcidas y reflectantes en iluminación brillante, oscura o al aire libre. Un solo computador Vue puede manejar hasta cuatro pares de cámaras, y la puesta en marcha después del entrenamiento toma aproximadamente 15 minutos de calibración.

La empresa se dirige a plantas automotrices, de dispositivos médicos y de fabricación de metales, además de a los integradores de sistemas que construyen sus celdas. Los proyectos siguen un proceso de cuatro pasos: Alcance, Diseño, Instalación y Soporte con socios certificados, una garantía de reembolso basada en especificaciones para programas de visión y un compromiso de devolución de llamada de soporte en 30 minutos durante el horario laboral.

Farm3D es un método de investigación para la reconstrucción 3D de animales articulados a partir de una sola vista, desarrollado en la Universidad de Oxford y publicado en 3DV 2024. Le proporcionas una foto de un caballo, vaca o oveja y devuelve una forma 3D completa con textura en segundos, sin necesidad de entrenamiento con fotografías reales. La página del proyecto documenta el enfoque, muestra demostraciones de reconstrucción y enlaza al código y al conjunto de datos de referencia Animodel.

La mayoría de los generadores 3D requieren grandes conjuntos de datos 3D etiquetados o capturas multivista. Farm3D se entrena completamente con vistas sintéticas producidas por Stable Diffusion, y luego utiliza el mismo modelo de difusión como crítico durante el aprendizaje. Esto le permite recuperar detalles finos como patas y orejas en categorías que nunca vio en imágenes reales, lo cual es inusual para los procesos de reconstrucción monocular que dependen de supervisión del mundo real.

Investigadores que estudian formas 3D articuladas, ingenieros de visión por computadora que prototipan flujos de trabajo para activos animales y artistas 3D que exploran síntesis controlable encontrarán útiles las demostraciones y el código abierto. El método también soporta reiluminación, intercambio de texturas entre modelos de la misma categoría y animación esquelética una vez que se genera una forma.