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最適合製造業使用的深度學習視覺軟體. 康耐視深度學習工具可解決複雜的製造業應用，不論對於基於規則的機器視覺系統而言，過於困難或費時，還是速度過快，難以透過人類視覺檢測提供可靠的一致結果，全都可以勝任。. VisionPro ViDi 與 In-Sight 平台上提供的 ...
VisionPro Deep Learning 需要的圖像組極小而且訓練與驗證期間更短，最適合用於實際的工業圖像分析。. 和傳統基於規則的工具不同，VisionPro Deep Learning 工具是透過範例加以訓練。. 在 Blue Locate 、 Red Analyze 、 Green Classify 和 Blue Read 之間選擇，以尋找適合您應用的工具。.
In-Sight 視覺系統. 精準又可靠地檢測、識別和引導元件. 引線架構為一層薄薄的金屬，可將接線從半導體表面上的電氣端子連接至電子產品裝置或電路板上的大型電路。. 晶片會以引線接合至該引線架構的金屬引線。. 二維 DataMatrix 條碼經常以鐳射刻劃在每個引線 ...
2021年4月28日 · 您需要投資多少資金呢？ 您能從高品質卻價格低廉的鏡頭獲得所需的解析度嗎？ 這些都是重要的問題，也是做出明智鏡頭選擇的關鍵。 您的首要任務就是，先讓自己熟悉會影響圖像品質的基本參數。 要讓您的視覺系統達到最高性能，將有很長一段路要走。 機器視覺 入門 流程自動化和品質改進指南. 六項主要參數如下： 1.視野： 物件的可見區域. 視野 (FOV) 可以透過相機的感測器與所選擇鏡頭之間的關係來測量。 您可能已熟知鏡頭的指定焦距長度以公釐為單位。 鏡頭的焦距長度可以告訴我們，視野角的角度為何。 在不深入說明物理學的前提下，要考量的經驗法則就是，焦距長度越長，視野角就越狹窄，可放大的倍數也越大。 焦距長度越短，視野角就越寬廣，可放大的倍數也越小。 2.檢測距離： 鏡頭前端與檢測物件之間的距離.
使用 CVL，使用者在任何工業攝影機或板卡上都能獲得性能穩健的視覺軟體。. 康耐視採集技術支援各類圖像擷取：類比，數位，彩色，單色，面陣掃瞄，線掃瞄，高解析度，多色頻及多工等。. 此外，康耐視可支援為數眾多的工業攝影機和錄影格式，能滿足機器 ...
這些條碼不是英數字元，就是 DataMatrix 碼，並可在晶圓切割之前，用來在前端製程期間全程追蹤晶圓。. 歷經不同的光罩、刻蝕及光刻製程後，晶圓 ID 可能會劣化，在晶圓的反光背景下變得難以解碼。. settings 要求產品示範. cgnx_pdf 下載半導體業解決方案指南. 康 ...
虛擬攝影機技術讓多個軟體能夠連接到同一台攝影機，允許使用者透過單一裝置同時執行檢測。 此技術的常見用途是多點檢查，機器人將攝影機定位在要檢查的組件周圍，EtherInspect 執行檢查。
