Cognex In-Sight 2800 Vision System 系列深度學習的視覺檢測系統

Cognex In-Sight 2800 Vision System 系列深度學習的視覺檢測系統

視覺化繁為簡, In-Sight 2800 視覺系統結合使用深度學習技術與傳統基於規則的視覺工具, 解決許多不同的應用, 從簡單的存在與否檢測到先進的歸類與分類工作, In-Sight 2800 都能提供可輕鬆部署的防錯解決方案

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, 提高產品的品質 – 利用最佳化的錯誤探測功能, 找出細小, 微妙的缺陷, 達到最高作業效率 – 運用現有的勞動力, 並利用快速的直覺式工作設定, 讓生產線持續運行, 精簡化整合過程 – 完全不必猜測圖像最佳化方式, 而且只要點按幾個按鈕, 即可識別正確的配件組合.

深度學習

深度學習錯誤探測功能可相當準確地找出細小, 微妙的缺陷, 能夠解決 OK/NG 應用, 以及根據多項缺陷類型或使用者定義的特徵, 將變化多樣的組件分類, 提高產品的品質, 達到最高作業效率, 精簡整合過程

精簡整合過程

模組化的集成光源與鏡頭,小巧的模組化設計, 解決方案完全不必猜測圖像, 最佳化方式. 只要點按幾個按鈕, 即可識別適合應用的正確配件組合, ViDi EL 工具可在數分鐘內完成訓練, 每種類別最少只需要五至十個圖像, 完全不必進行編碼,使用 ViDi EL 分類器工具, 超越標準的 OK/NG 輸出, 此工具可以根據多項特徵或特性, 識別組件並予以分類, 這可讓使用者將缺陷分類成不同的類別, 並正確地識別變化多樣的組件, 讓他們將許多不同的工作自 動化.

產品應用

Cognex In-Sight 2800 AI 視覺辨識檢測系統, 為用戶產線加快生產效率, 以下為各種應用性的範例

• 墊片品質檢查 例如: [ 根據缺陷存在與否，驗證墊片為合格或不合格。].
• 球軸承檢查 例如: [ 確認車輪軸承套圈內的球軸承存在與否，確保裝配正確無誤。]
• 端子插入檢查 例如: [ 確認是否在線束中正確插入端子。]
• 組件識別 例如: [ 辨讀蝕刻在金屬元件上的模糊文字。]
• 消費性包裝商品分類, 例如: [ 識別不同的肥皂香氛，確保將正確的香氛黏貼在包裝。]
• 空氣清新劑品質檢查, 例如: [ 探測空氣清淨劑上的密封蓋存在與否。]
• 標籤檢測 例如: [ 檢查是否有遭扯破、印刷不良或放在錯誤位置的標籤。]
• PCB 元件檢查 例如: [ 根據是否有遺漏、受損或不正確的元件，將電路板分類為合格/不合格。]
• 食品與飲料業 , 瓶蓋封口檢查 例如: [ 檢驗瓶蓋是否已適當地密封，並加以分類為合格/不合格。]
• 量勺檢測 例如: [ 判斷包裝中的量勺是否存在、遺失，或同時存在多根。 ]
• 湯類罐頭條碼讀取 例如: [ 讀取保存日期，包括在曲面上的文字，以驗證新鮮度並避免消費性產品召回情況。]
• 製藥業, 吸塑包裝品質檢查 例如: [ 檢測吸塑包裝中的藥丸存在與否，以確保完整性。]
• 疫苗標籤檢測 例如: [ 確認有效日期和批號，以確保疫苗效力並遵循法規。]
• 製藥業 , 包裝可追溯性 例如: [ 讀取各種包裹類型的條碼和文字，以確保正確的路線安排並避免發生返工情形。]

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