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對於所有製造工程師以及產品經理而言，實現最高品質、最大產量以及完全可追溯性都是成功經營的重中之重。康耐視能滿足各種應用的精確要求，實現更智能的自動化，從而減少生產錯誤，這意味著更低的製造成本和更高的客戶滿意度！
銷售. 價格. 人工智慧協助提升製造能力. 數十年來，使用機器視覺進行自動化，已是最受製造廠商歡迎用來增加利潤的其中一種方式。 現今，透過人工智慧 (AI) 技術自動化，可以轉化製造業的能力，改善其公司營運並獲得新客戶。 最基本來說，AI 可讓機器與運算系統 從資料與範例中學習 ，以預測結果。 根據 Forrester Research，驚人地發現有 53% 的技術決策者不是實作，就是擴大其 AI 用途，另外有 20% 規劃在接下來的 12 個月裡實作 AI。 和醫療保健與零售業並列，製造業也是欣然採用 AI 的最大產業之一， 製造業在 AI 方面 的支出預期每年會成長接近 50%，到 2025 年可達到 172 億美元。
康耐視將收購Moritex公司——全球機器視覺光學元器件和先進成像解決方案領域的領袖者之一. Download hi-res image. 擴展產品組合，新增光學元器件系列，以向客戶提供更全面的產品。. 加深康耐視滲透日本重要的高增長機器視覺市場。. 收購價格為400億日元（約合2.75 ...
汽車業製造廠商是首先欣然採用機器視覺進行機械化、自動化，以及提高生產力的產業先驅之一。 現今，汽車內部幾乎每一組件、系統及子組裝都是利用機器視覺與讀碼技術製造而成。 由於人工智慧蓬勃發展，許多汽車與組件製造廠商現在將目光投向深度學習圖像分析軟體，寄望直至近日仍認為過於複雜而無法自動化的其餘人工製程，都能藉以進行自動化。 從過去來看，這些應用都和雜亂背景上難以預知的組件定位、塗裝檢測，以及分類 (機器視覺演算法完全無法將此檢測類別自動化) 相關。 使用深度學習軟體將這些應用類別自動化，製造廠商可以減少缺陷和錯誤，進而提高生產力。 伴隨部署此技術而來的其他效益，包括增加整體品質以及可能將勞力減至最少。
原始装置製造廠商 (OEM) 仰賴超音波測試，量測 OLED 螢幕模組的基材塗層厚度。. 測試之前，量測機器人或機器的量測頭必須對位玻璃螢幕上預先決定的固定點。. 這需能穩健，精準又迅速地定位物件，並能高度精準地進行校準的相機座標系統搭配運動系統。. 使用 ...
2022年6月28日 · 本文帶您瞭解步驟 1：規劃階段。 召集團隊，識別目標. 如果公司決定實作深度學習解決方案，則必須召集不同的關係人組成團隊，研究目前的流程、定義新目標，以及判斷深度學習是否可協助達成這些目標。 此團隊應由工廠管理階層、自動化、QA 及系統整合廠商或機器製造廠商組成。 務必要妥善定義團隊裡的每個人都有共識的一致目標。 這些目標可能包括減少有缺陷/不可接受的產品逸失 (漏判)、減少廢料 (誤判) 或有缺陷/不可接受的產品或組件藉以控制成本，或提供其他超越合格與不合格判斷功能的缺陷分類功能。 如果合作的團隊決定向前邁進，有個步驟是需要識別「燈塔」專案，用以向管理階層證明資源支出的正當性。 此專案的目標不應不切實際。
共贏：康耐視合作夥伴關係改變了 OEM 製造商 和機器製造商的遊戲規則：五個令人驚豔的原因. 在現今快節奏的製造環境下，機器視覺系統對於確保產品品質，獲得最佳生產效率及降低成本至關重要。. 這就是機器視覺系統全球領導者之一的康耐視的優勢所在 ...
