Das Bildverarbeitungssystem In-Sight® D900 automatisiert komplexe Anwendungen, die mit herkömmlichen, regelbasierten Bildverarbeitungssystemen zu schwierig zu realisieren sind und zuverlässige, schnelle und konsistente Ergebnisse erfordern, die mit menschlicher Prüfung nicht möglich sind. In-Sight D900 umfasst eine vollständige Suite von Edge-Learning- und Deep-Learning-Tools und löst eine Reihe von Aufgaben, von der Defekterkennung über die Montageüberprüfung bis hin zur optischen Zeichenerkennung (OCR).
Lösung für schwierige Defekt-, Montageüberprüfungs- und OCR-Erkennungsanwendungen
Die Bearbeitung erfolgt am Gerät, was den Einsatz eines PCs überflüssig macht, die Anwendungsbereitstellung vereinfacht und Nicht-Programmierern den Zugang zur Leistungsfähigkeit von künstlicher Intelligenz (KI) eröffnet. Sie verwendet die vertraute, benutzerfreundliche In-Sight Spreadsheet-Plattform, welche die Anwendungsentwicklung und Integration in Werksnetze vereinfacht.
Prüfung der Nadelfadenkombination und der Armierzone mit D905
Beispiel für Bauteilprüfung
Bauteilprüfung mit D900
Bewältigt schwierige OCR-Anwendungen in Minutenschnelle
In-Sight D900 erkennt mit Hilfe optischer Zeichenerkennung (OCR) stark verformte, schiefe und schlecht geätzte Codes. Das In-Sight ViDi Read-Tool kann sofort eingesetzt werden und verkürzt die Entwicklungszeit dank der vorab trainierten Deep-Learning-Schriftenbibliothek drastisch. Legen Sie einfach den Zielbereich fest und stellen Sie die Zeichengröße ein. In Situationen, in denen neue Zeichen eingeführt werden, kann dieses robuste Tool ohne Vision-Kenntnisse neu trainiert werden, um anwendungsspezifische Codes zu lesen, die herkömmliche OCR-Tools nicht dekodieren können.
OCR
OCR
Durchführung schneller und präziser Montageüberprüfungen
Das In-Sight D900 nutzt künstliche Intelligenz, um zuverlässig komplexe Merkmale und Objekte zu erkennen und anhand ihrer Lokalisierung in einem benutzerdefinierten Layout zu überprüfen, ob Teile und Sets richtig montiert wurden. Das In-Sight ViDi Check-Tool kann so trainiert werden, dass es eine umfassende Bibliothek der Komponenten erstellt, die im Bild lokalisiert werden können, selbst wenn sie in verschiedenen Winkeln erscheinen oder unterschiedliche Größen haben.
OCR mit ViDi Read-Tool
Montageüberprüfung
Technische Daten
