日本不卡一区视频-日本不卡视频一区二区三区-日本不卡视频一区二区-日本不卡高清免费v日本-色国产视频

產品分類

當前位置: 首頁 > 儀表工具產品 > 專用工具 > 長度測量工具 > 直尺

類型分類:
科普知識
數據分類:
直尺

VIDI基礎知識講座

發布日期:2022-07-14 點擊率:76

  康耐視ViDi套件將人工智能(AI)與VisionPro和Cognex Designer軟件結合在一起,是一款深度學習的圖像分析軟件,它能夠解決對于傳統機器視覺系統而言過于困難、繁重或昂貴的復雜應用。

  以下,小編將針對康耐視ViDi基礎知識講座的內容進行圖例概括。

  在講座視頻里,我們首先介紹ViDi套件能適用的領域。

  作為一款深度學習的圖像分析軟件,ViDi套件可以解決工業自動化領域中:缺陷檢測、紋理檢驗、裝配驗證和變形元件定位和一些棘手的OCR應用。

  然后我們將介紹康耐視ViDi套件與眾不同的點。

  傳統學習方法,我們經常把它類比為成一個黑匣子,我們只知道圖像的輸入。以及結果的輸出,但中間具體做了些什么事情其實是無法得知的。但是康耐視的ViDi軟件可以讓客戶非常的清晰地了解到它在每個步驟之間都做了什么樣的動作。

  傳統深度學習。經常在檢測的時候需要邏輯性能堆列大量的代碼進行一些圖像的采集、工具的疊加等最終作出結果的實施。深入學習技術,只需要通過標注學習。就可以得到一個比較好的模型及結論。

  深度學習技術結合了機器的一致性和人類的靈活性。因此與人工檢查相比,深度學習技術的結果更一致更可靠更快速,而康耐視的深度學習是為工廠自動化量身打造的深度學習。

  然后我們將介紹康耐視ViDi套件的四大工具。

  最后,我們將會介紹ViDi可以應用的場景。

  抓緊時間零距離走近這款基于深度學習的圖像分析軟件!

  在充滿磁性的嗓音和形象生動的影像畫面中領略康耐視ViDi的非凡魅力~


下一篇: PLC、DCS、FCS三大控

上一篇: 康耐視專為工廠自動化

推薦產品

更多
主站蜘蛛池模板: | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |