VisionPro Deep Learning được tối ưu hóa để phân tích hình ảnh công nghiệp trong thế giới thực, yêu cầu bộ hình ảnh nhỏ hơn rất nhiều và thời gian đào tạo và xác nhận ngắn hơn. Không giống như các công cụ truyền thống, dựa trên quy tắc, các công cụ Deep learning của VisionPro được đào tạo bằng những ví dụ. Chọn giữa Định vị màu xanh lam, Phân tích màu đỏ, Phân loại màu xanh lục và Đọc màu xanh lam để triển khai các công cụ phù hợp với ứng dụng của bạn

Blue Locate để cố định, đếm và xác minh lắp ráp

Công cụ Blue Locate tìm các part bất chấp các biến thể về phối cảnh, hướng, độ chói, độ chói và màu sắc bằng cách học hỏi từ các mẫu do người dùng cung cấp. Nó phát hiện các tính năng trên nền ồn ào, trong môi trường ánh sáng kém, trên các bộ phận có độ tương phản thấp và thậm chí cả các bộ phận uốn cong hoặc thay đổi hình dạng.

Blue Locate cũng là một giải pháp đáng tin cậy để tự động xác minh lắp ráp. Công cụ này có thể được đào tạo để định vị nhiều thành phần khác nhau, ngay cả khi chúng có vẻ khác nhau hoặc có kích thước khác nhau. Bằng cách tạo bố cục dựa trên sản phẩm đang được kiểm tra, công cụ này sẽ kiểm tra đồng thời nhiều vị trí tính năng và loại thành phần, đồng thời điều chỉnh theo các bố cục khác nhau

Red Analysis để phát hiện và phân đoạn lỗi

Công cụ Phân tích màu đỏ tìm thấy các khuyết điểm tinh vi trên nhiều loại nền và kết cấu bề mặt của bộ phận. Nó có thể được đào tạo để chịu đựng những thay đổi bình thường trong ánh sáng và định vị bộ phận, đồng thời phát hiện các sai sót, nhiễm bẩn và các khuyết tật khác.

Đối với các tình huống không thực tế để thu thập hình ảnh lỗi hoặc khi lỗi không nhất quán cao, chế độ không giám sát chỉ có thể được đào tạo từ hình ảnh tốt và xác định các trường hợp sai lệch so với hình thức bộ phận bình thường. Phân tích màu đỏ cũng có thể được sử dụng để phân đoạn các khu vực biến cụ thể trong một hình ảnh để đơn giản hóa các kiểm tra khác

Green Classify để phân loại đối tượng và cảnh

Công cụ Green Classify là một công cụ phân loại mạnh mẽ có thể được sử dụng để giải quyết các nhiệm vụ phân loại đầy thách thức và phân biệt giữa các đối tượng và lỗi khác nhau. Nó xác định và sắp xếp các sản phẩm thành các loại dựa trên các đặc điểm chung của chúng như màu sắc, kết cấu, vật liệu, bao bì và loại lỗi. Công cụ này chấp nhận độ lệch tự nhiên trong cùng một lớp và phân biệt đáng tin cậy sự thay đổi có thể chấp nhận được từ các lớp khác nhau

Blue Read để đọc văn bản và ký tự

Công cụ Blue Read giải mã các mã bị biến dạng nặng, lệch và khắc kém bằng cách sử dụng nhận dạng ký tự quang học (OCR). Tận dụng thư viện phông chữ được đào tạo trước, dựa trên học sâu, công cụ này có thể được đào tạo để đọc các mã dành riêng cho ứng dụng mà các công cụ OCR truyền thống không thể giải mã. Ngoài ra, tính năng gỡ lỗi trực quan xác định các lần đọc sai có thể dễ dàng sửa chữa.

Chọn chế độ tốt nhất cho nhu cầu ứng dụng của bạn

Có thể sử dụng các công cụ Phân tích màu đỏ và Phân loại màu xanh lá cây với hai cài đặt kiến ​​trúc mạng khác nhau:

Chế độ tập trung hoặc Chế độ chi tiết cao. Chế độ tập trung lý tưởng cho các ứng dụng mà tốc độ là tối quan trọng và cần có kết quả nhanh chóng. Chế độ chi tiết cao được thiết kế cho các ứng dụng phức tạp hơn đòi hỏi độ chính xác tối đa so với tốc độ xử lý. Người dùng có thể thay đổi giữa các chế độ mà không cần dán nhãn lại hình ảnh và đánh giá kiến ​​trúc nào phù hợp nhất với yêu cầu ứng dụng của họ.

Chế độ chi tiết cao màu đỏ để phân đoạn lỗi có độ chính xác cao

Phân đoạn lỗi ở cấp độ pixel chính xác là ưu điểm chính của Chế độ chi tiết cao màu đỏ. Tận dụng kiến ​​trúc Chế độ chi tiết cao mạnh mẽ và đầy đủ, công cụ này có thể tìm hiểu chính xác sự xuất hiện của các khiếm khuyết khó khăn và dự đoán chúng trong các hình ảnh chưa được xử lý với độ chính xác ở cấp độ pixel. Chế độ chi tiết cao màu đỏ rất phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu cả phát hiện và đo lường các khuyết tật phức tạp và tinh vi như nhược điểm, vết nứt và vết trầy xước

Chế độ chi tiết cao màu xanh lá cây để phân loại độ chính xác cao

Chế độ chi tiết cao màu xanh lá cây vượt trội trong việc xác định các đặc điểm tinh tế trong một hình ảnh hoặc một khu vực quan tâm và phân loại nó cho phù hợp. Nó cung cấp độ chính xác phân loại tốt nhất trong lớp ngay cả khi xử lý các biến thể đáng kể. Công cụ này rất linh hoạt, xử lý nhiều loại ứng dụng từ phân loại loại lỗi đến OK/NG phân loại và phân loại SKU một phần