康耐视：让视觉变得简单—IN-SIGHT 2800 系列.pdf

让视觉变得简单

功能强大而不复杂的深度学习技术

IN-SIGHT2800系列

IN-SIGHT2800系列

在几分钟内实现错误检测的自动化—

无需编程经验

®

In-Sight2800视觉系统将深度学习技术与传统的基于规

则的视觉工具相结合来满足广泛的检测应用要求。从简单

的存在/缺失检测到复杂分类和分拣问题，In-Sight2800

提供了易于部署的防错解决方案。In-Sight2800为工厂

自动化而设计，使各种规模的制造商能够：

▪提高产品质量

▪最大限度地提高运营效率

▪简化集成流程

提高产品质量正常/异常

通过高度准确的、基于深度学习

的错误检测来捕捉细微缺陷，能

够解决正常/异常应用，并根据多

种缺陷类型或用户定义的特征对

有差异的部件进行分类。

正常不合格

深度学习和基于规则的视

觉工具对缺陷类型进行分类

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第4页

多种分类功能

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1勺0勺2勺

第4页

对不同的部件差异进行分类

杏仁薰衣草柠檬薄荷

最大限度地提高运营效率

利用现有劳动力，通过快速、直观的作业设置保持生产

线持续运行—无需视觉或深度学习专业知识。

直观的开发环境

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步骤式设置引导

设置图像检查工件运行HMI

2次点击式图像设置

1

优化曝光

2

优化焦点

简化集成流程

集成光源和镜头的模块化解决方案摆脱了对图像优化

的猜测。要为您的应用确定正确的配件组合，只需点击

几个按钮即可。

集成多色照明

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第8页

紧凑的模块化设计

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In-Sight2800系列视觉系统3

全面的视觉工具集可以解决不同复杂度的任务

In-Sight2800在单个视觉系统中集成了基于规则的工具和深度学习工具，可解决各种防错应用。

完成简单的工作时可以使用单个工具，解决更复杂的逻辑序列时可以将这些工具组合使用。

深度学习工具

In-Sight2800嵌入了强大的ViDi™EL工具，此工具利用基于

深度学习的技术进行实时“边缘”学习，提供快速、准确的结果。

训练

可以在几分钟内完成对ViDiEL工

具的训练，每个类别只需使用五到

十张图像而且不需要编程。齿轮1齿轮2齿轮3齿轮2齿轮4

置信分数89%

获得关于您的结果的准确性的实时、

齿轮1齿轮1

可视化反馈。置信分数可以确认深度

97%

学习模型是否正确预测了应用的输出齿轮2齿轮2

情况，有助于减少人工干预和更可靠