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1. www.cognex.com › zh-tw › industries異物檢測 - 食品與飲料業 | 康耐視 - Cognex

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   由於產品與潛在異物源的變化繁多，選擇傳統機器視覺來開發並最佳化依賴於操作人員的檢查工作，相當費時。. 康耐視 AI 技術可即時定位、分析及分類複雜的污染問題，阻止大量生產線的異物進入供應鏈。. 深度學習結合如人類一般的檢測能力與電腦化系統的 ...

2. www.cognex.com › zh-tw › blogs為何三維檢測終於能如同二維檢測般輕而易舉 - 部落格 | 康耐視 - ...

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   為何三維檢測終於能如同二維檢測般輕而易舉. 大部分製造的產品皆是三維型 (3D) 物體，因此設計為全以三維方式運作的自動化系統，在進行裝配、品質保證及其他工業工作上，理當更為有效。. 現今，三維機器視覺系統通常會執行三項基本工作：引導自動化系統 ...

3. www.cognex.com › zh-tw康耐視 | 機器視覺與條碼讀碼器 - Cognex

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   全球各地的製造廠商每天使用康耐視視覺生產超過10億件產品。. 康耐視擁有40年的從業經驗，迄今已銷售超過100萬套系統，是全球領先的視覺系統，軟體，感測器和工業讀碼器提供廠商，產品廣泛應用於製造自動化。. 在製造和物流流程中使用康耐視視覺，ID和AI ...

4. www.cognex.com › zh-tw › industries玻璃瓶頸口檢測 - 食品業與飲料業 | 康耐視 - Cognex

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   In-Sight D900. 採用旋式上蓋的玻璃瓶與其他食品容器。. 可能會在螺紋頸口遭受許多種衝擊損傷。. 有廣泛多樣的缺口、裂縫、內含物及其他缺陷，指出瓶內可能會有玻璃碎片、裝上瓶蓋時可能會密封不良，或對終端消費者造成危險。. 在繼續填充和密封之前，務必 ...

5. www.cognex.com › zh-tw › blogs機器視覺光學件配置的 6 項基本參數 - 部落格 | 康耐視 - Cognex

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   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 ...

6. www.cognex.com › zh-tw › blogs4 項深度學習檢測工具 - 部落格 | 康耐視 - Cognex

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   4 項工廠自動化深度學習檢測工具. 人類工作人員與基於規則的演算法所做不到的各式各樣生產功能，深度學習軟體都可以自動化。. 考量汽車業生產線工作的檢測人員：車門、擋泥板、座椅、車窗，以及數百項其他組件都可能在生產過程中，出現刮傷、凹痕 ...

7. www.cognex.com › zh-tw › industries讀取一維條碼和二維碼——電子產品業 | 康耐視 - Cognex

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   使用康耐視防靜電 DataMan 固定式圖像型條碼讀碼器有助於驗證載具和包裝標籤是否正確。. 康耐視條碼讀碼器使用先進的演算法，即使條碼受損或髒汙，也能達到 99.9% 讀取率。. 有了條碼品質指標，DataMan 條碼讀碼器能夠標示品質不良的條碼，在其進入下游流程 ...