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工業4.0是指先進自動化，機器視覺，大資料，雲計算和機器學習領域將給製造業帶來徹底變革的一系列新興創新。. 工業4.0展示巨大的應用潛力，可提高生產力，減少浪費，改進產品品質，提升製造靈活性，降低營運成本，並為工廠車間帶來無數其他益處。. 工業 ...
结合了 Hotbars 技术的 1DMax 可以读取损坏的代码并处理对比度差异大、模糊、损坏、空洞、镜面反射、分辨率不佳、静音区干扰和透视畸变等情况。 1DMax 强大的解码算法使用纹理分析技术查找条码，检查一帧中的各个像素，确定是否存在类似于条码的功能特征 ...
- 削減成本並降低經常費用
- 加快完成
- 改善分析與上游流程控制
製造廠商願意承擔取代過時工作做法的風險，特別是在難以實作機器視覺處採行的人工檢測，將獲得經常費用較低的回報。人工檢測主要是每年都會產生勞力成本，其中也包括人員流動與重新訓練費用。當檢測人員全神貫注時，表現經常優於自動化解決方案。但大部分操作人員的專注力只能保持 15-20 分鐘，導致在值班期間或在生產線之間產生不一致的情況。計算 AI 專案投資回收率時，許多製造廠商對於其成品率與產量獲得改善的速度之快大感詫異。
這聽來可能會令人訝異，因為許多人都認為與範疇內與 AI 應用相關的投產期很長。但簡單易用的全新 AI 軟體專為工廠自動化而設計，可實際加快上市時間。考量針對具有人類判斷力的複雜機器視覺應用：缺陷資料庫、例外情況，以及隨著時間越變越大的篩檢程式，精準地撰寫程式和維護。AI 教導同一個系統從資料集中學習，並根據那些範例做出決策，而不是為電腦撰寫演算法或設計規則複雜的程式。在一些品質工程師與數百至數千個圖像的幫助下，只要數週的時間，即可完成實作、測試及微調 AI 應用。
可記錄檢測結果的 AI 解決方案可讓其使用者安心，並能在未來失敗時，追溯地檢查檢測圖像與決策。成功將最終檢測站自動化之後，通常便可將上游檢測步驟移轉至在生產線上進行的檢測。這樣可在對組件不良品花費時間或增加額外價值之前，更快速識別缺陷，進而削減成本。最後，深度學習機器視覺可與整體流程改善舉措息息相關，例如將具體視覺資料與像是製程參數、元件供應商、設備差異、工廠位置等的其他指標相關聯。 AI 是可節省勞力的全新自動化技術，協助製造廠商獲得額外的利潤，而且整條供應鏈都能間接受益。透過將 AI 納入組織的整體策略性自動化計劃與營運之中，這項技術可以協助製造公司達到性能新高、增加股東價值，並且遙遙領先競爭對手。 如需深入瞭解，請下載康耐視的免費白皮書《深度學習之於工廠自動化》。
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！. 想要確保交付的產品 ...
In-Sight 7000 系列. 功能全面且性能卓越的視覺系統，體積小巧，並采用獨特的模組化設計。. HDR+ 是專利申請中的先進演算法，可自行進一步地增加局域對比，突破原本的 HDR 技術藩籬。. 這樣單次採集可產生更一致的圖像，提供的景深更深，讓生產線速度更快 ...
圖像式讀碼器能迅速又可靠地將一維條碼與二維碼解碼。. Code 128 碼是一種比大多數條碼都更複雜的條碼，但就可能的資訊儲存方式而言，它也是一維類別中用途最廣泛多樣的條碼。. 其名稱來自於它能夠將全部共 128 個的 ASCII 字元編碼。. 其中包括字母與數字 ...
In-Sight 2800 視覺系統將人工智慧 (AI) 結合傳統規則型視覺工具，解決許多不同應用。. In-Sight 2800 從存在/不存在檢測到 分類和讀取字元 都能為防錯工作提供可輕鬆部署的解決方案。. 專為工廠自動化設計，In-Sight 2800 能讓規模大小各異的製造廠商：. 提升產品品質 ...
