目錄前言HDRAI挑選進階技巧：是否易于設置和開發總結前言igight3800系列一體化視覺系統為例，為望為您帶來有益的啟迪。您闡述選擇機器視覺產品時的一系列要點，希In-S在這本白皮書里，我們將以康耐視推出的嶄新的質量與效率之門呢？適合您需求的機器視覺產品，幫助您打開一扇產品供廣大用戶選擇。那么，如何選擇一款最伴隨著這樣的技術趨勢，近年來市場上也涌現出了越來越多不同規格、型號的機器視覺體效能。集信息，從而幫助企業優化生產流程、提升整睛”，使其能夠準確定位并識別對象，以及采的效能與靈活性，還能為自動化設備提供“眼在工業生產線上，它不僅可以高效地對零件和產品進行細致檢查，大幅提升自動化流程幫手。越來越多工業用戶提質增效、減少浪費的得力行查看、識別及檢測的產品，機器視覺正成為系統對組件、產品、圖案、條碼等視覺對象進今天，機器視覺已經成為了自動化系統重要的組成部分之一。作為一類可以助力自動化要選擇最適合您需求的機器視覺系統，首先需要明確您的應用需求和場景，并根據這些信息來決定使用哪種類別的視覺系統。例如，線掃描相機適合應用于連續檢測應用；面陣掃描是大多數機器視覺系統的工作類型，這類系統既可用作簡易的單用途傳感器，也可以用于功能更加全面的系統；而三維視覺系統增加了圖像深度，有時會使用激光來測量距離和計算深度。此外，從行業的需求特點出發，有的應用場景對于一些特定的參數尤其提出了高要求。例如，在一些高速的生產線中，視覺系統需要每分鐘對上千個甚至更多的零件進行可靠檢測。這樣的高要求，同樣是選擇視覺系統必須考慮的重要因素。

在這方面，康耐視推出的In-Sight3800系列一體化視覺系統，可以憑借多樣化的功能和強大的性能，滿足各種各樣的視覺需求，并展現出高速、高分辨率、高靈活性等一系列突出優勢。作為一款先進的視覺系統，In-Sight3800為自動化檢測提供了功能強大且易用的解決方案。它內嵌了一整套強大的基于規則的工具和創新的邊緣學習技術，從而能夠滿足從缺陷探測、裝配驗證到字符讀取等一系列智能制造過程中的應用需求。特別是，依托強大的高速檢測能力，In-Sight3800最高可以實現每分鐘2500件的檢測速度，搭配全面的檢測功能和算法，從而完美地滿足食品、飲料及包裝消費行業的各項需求。例如，對于食品和飲料制造商而言，不僅需要在消費需求的增長之下提高產量和效率，還需要確保產品的高質量和低耗費，并通過提升整個流程的可追溯性以保障食品安全，并符合嚴格的監管規定。作為工藝較為類似的行業，包裝消費行業的制造商同樣面臨著類似的挑戰。產品以進行紙箱包裝。更方便地進行分組；引導機器人精確拾放例如吸管或餐具；按顏色識別相似產品，驗證包含多個組件的產品是否正確裝配，曲面上的文本和代碼，以確保可追溯性；本的批代碼，以及準確讀取瓶身、罐頭等用高速OCR讀取驗證食品產品上基于文封，以保障食品和飲料產品的安全性；利避免發生產品召回事故；識別不正確的密皺等；檢測和消除食品產品中的異物，以預期；檢測標簽缺陷，如氣泡、撕破、褶確性；確保灌裝液位保持一致，符合顧客：準確計數貨盤中的物品，以確保正確控制配份量，以及流程或庫存控制的準包括產品以進行紙箱包裝。更方便地進行分組；引導機器人精確拾放例如吸管或餐具；按顏色識別相似產品，驗證包含多個組件的產品是否正確裝配，曲面上的文本和代碼，以確保可追溯性；本的批代碼，以及準確讀取瓶身、罐頭等用高速OCR讀取驗證食品產品上基于文封，以保障食品和飲料產品的安全性；利避免發生產品召回事故；識別不正確的密皺等；檢測和消除食品產品中的異物，以預期；檢測標簽缺陷，如氣泡、撕破、褶確性；確保灌裝液位保持一致，符合顧客：準確計數貨盤中的物品，以確保正確控制配份量，以及流程或庫存控制的準包括In-Sight3800可以承擔的典型功能盡管市場上大多數視覺系統都提供類似的硬件組合，但對于用戶而言，對視覺系統的每個組件還是需要結合自身的需求“精挑細選”，并確保組件之間能夠實現無縫協作。機器視覺系統通常分為相機、光源、鏡頭、圖像采集卡、視覺處理系統等五個部分。相機：相機是機器視覺系統中的核心部件，它負責采集圖像并將其轉換成數字信號。根據不同的應用需求，可以選擇不同類型的相機，如CMOS相機、CCD相機等。CMOS相機具有低功耗、高速傳輸和寬動態范圍等特點，而CCD相機則能提供很好的圖像質量和抗噪能力。相機的選擇需要根據系統的分辨率、幀率、接口類型等因素進行綜合考慮。在選型時，按照以下步驟進行：根據需求和成本選擇圖像傳感器型號：CCDCMOS；根據目標的要求精度，選擇合適的分辨率。例如，對于視野大小為10*10MM的場合，要求精度為0.02MM/PIXEL，則當方向上分辨率=10/0.02=500。若被測物體為運動物體，需要選擇幀數較高的工業相機。鏡頭：鏡頭用于將被測物成像到相機的靶面上，并將其轉換成電信號。鏡頭的選型主要考慮。鏡頭。鏡頭4、注意與光源的配合，選配合適的是不能支持1英寸以上的工業相機。3、芯片大小和相機接口：例如2/3''鏡頭支持最大的工業相機耙面為2/3''，它傾向選擇高景深的尖端鏡頭。低倍率鏡頭。如果項目要求比較苛刻時，，盡可能使用小的光圈；在選擇放大倍率的鏡頭時，在項目許可下盡可能選用項目2、景深要求：對于對景深有要求的于運動控制。比被測物體視野稍大一點的鏡頭，以有利1、視野范圍、光學放大倍數及期望的工作距離：在選擇鏡頭時，我們會選擇工業鏡頭的選擇要點：清晰度和準確性至關重要。配套的，選擇合適的鏡頭對于確保圖像的寸、放大倍率等因素。鏡頭與相機一般是呈像的視距，以及相機的像素數、像元尺確保圖像的實時傳輸和處理。網采集卡等。選擇合適的圖像采集卡可以1394采集卡、VGA采集卡和GIGE千兆以處理的信號。比較典型的有PCI采集卡、出的模擬信號或數字信號轉換成計算機可圖像采集卡：圖像采集卡是機器視覺系統中的一個重要部件，它負責將相機輸以達到最佳效果。個特定的應用實例選擇相應的視覺光源，數據的質量和應用效果，因此需要根據每功率激光燈等。光源的好壞直接影響輸入見的光源設備包括可調節燈、LED燈、高度，確保圖像采集的清晰度和準確性。常光源：光源是機器視覺系統中不可或缺的部分，它為視覺系統提供足夠多的亮5、可安裝空間：在方案可選擇情況下，更改設備尺寸是不現實的。在生產制造步入信息化時代的今天，用戶也必須認真考慮機器視覺系統的通信協議類型。自動化制造中使用的協議種類繁多，例如通過直接連接發送的簡單開/關信號、包括EtherNET/IP，PROFIBUS和DeviceNet在內等復雜的工業協議等。今天，市場需求變化的速度日益加快，這意味著在生產和檢測環節，用戶也往往需要對應用在其中的機器視覺系統進行調整，以適應最新的需求。為了盡可能地滿足更多樣化的需求場景，讓用戶可以從容便捷地對系統進行調整，性能強大、可擴展且支持互聯互通的硬件組合無疑是必不可少的。例如，面對可能應對的多樣化需求，

In-Sight3800系列提供了各種各樣的配件和模塊化組件，旨在通過可擴展的結構滿足當前和未來的需求變化。它提供的靈活選項，使得用戶能夠適應并跟上不斷變化的需求，例如生產規格的變化、更快的生產線速度和更高的質量標準。例如在分辨率上，In-Sight3800系列提供了包括16032050080012001600萬像素在內的多種選項；在鏡頭方面，手動或C接口高速液體透鏡可以C安裝蓋可以與標準C型安裝鏡頭配合使用。HDR+是一種通過自動優化對比度來增強HDR技術的功能，從而在一次采集中創建更統一、更細致的圖像。HDR+可以提供單色和彩色兩種選擇，擁有更高的對比度和圖像質量，不僅使用戶能夠看到以前無法看到的功能特征，還能夠降低光強度并提高景深。In-Sight3800系列具備的HDR+HDR技術的功能，從而在一次采集中創建更統一、更細致的圖像。HDR+提供了單色和彩色兩種選擇以及更高的對比度HDR技術和傳統圖像傳感器更大的景深。與此同時，HDR還大幅降低了曝光時間，讓機器視覺系統在生產線運行速度提高80%的情況下仍能“游刃有余”。在照明方面，In-Sight3800系列的多色照明選項允許用戶優化圖像對比度，無論在什么樣的操作條件下，用戶只需要點擊一下按鈕，就可以更改光源顏色并生成高分辨率圖像，從而實現更準確的檢測，并帶來極大的靈活性。另外，In-Sight3800系列可選配的Torch-HR光源則提供了紅色和白色選項，可以最大限度地提高覆蓋范圍并減少曝光時間，從而實現更高的吞吐量，以優化遠程應用的強度。為完成智能化任務，機器視覺主要分為基于規則的機器視覺，以及基于AI的機器視覺。基于規則的機器視覺系統主要是依據用戶設定的詳細步驟來解析圖像，并作出決策。而基于AI的機器視覺系統，則能夠通過參考圖像數據庫進行自我“學習”，以更靈活的方式掌握決策邏輯。基于AI的機器視覺又分為深度學習和邊緣學習兩種方式。深度學習為復雜應用而設計，能夠處理詳細的大型圖像集，從而自動執行復雜或高度定制的應用。邊緣學習是為簡單使用而設計的，它使用一組經過預訓練的算法在設備（即“邊緣”）上進行處理，這一技術易于設置，所需的圖像集更小，并且所需的訓練和驗證期也更短。今天，盡管基于規則的方法仍然在行業內廣泛應用，但快速崛起的基于AI的機器學習方法也已經展現出了強大的應用潛力。實踐中，將基于規則的確定性與AI的靈活性融合，往往能打造出最高效的解決方案，引領機器視覺技術邁向新高度。在這方面，In-Sight3800就在單個視覺

系統中同時集成了基于AI和基于規則的工具，根據您的使用需求，這些工具既可以單獨用于簡單的任務，也可以組合使用，以應對更具挑戰性的問題。依托這些工具的強大性能，In-Sight3800每分鐘最多可以檢測多達2500個零件，可謂在速度上擁有“一騎絕塵”的突出優勢。“珠聯璧合”，這兩類方法的組合，讓用戶可以更加高效、靈活地滿足更加多樣化“珠聯璧合”，這兩類方法的組合，讓用戶可以更加高效、靈活地滿足更加多樣化的需求。的 可以說，基于規則和基于AI的機器視覺方法，在In-Sight3800上實現了完美應用問題，并適應更快的生產線速度。In-Sight3800圖案、讀取代碼、引導機器人、執行數學和邏輯運算等功能場景。更給力的是，這些在受益于AIIn-Sight3800還配備了傳統的基于規則的視覺工具庫，這些工具已經經過了業界的廣泛驗證和認可，可以用于測量距離和斑點、統計像素和并獲得實時、可視化的準確性結果反饋，以幫助驗證輸出結果的正確性。個相關類別的示例圖像，就可以在無需調用CPU的情況下，直接在設備上進行訓練，對用戶而言，這些邊緣學習工具的優勢在于使用和部署起來非常方便。即便用戶缺乏經驗，也可以在幾分鐘內完成ViDiEL系列工具的訓練。用戶只需要使用5~10技術，通過在設備或在數據收集位置的“邊緣”處理圖像，從而實時提供準確的結果。AIassify，以及用于字符OCR識別和讀取的ViDiELRead。這些邊緣學習工具利用Cl，包括用于實現“分割”類功能的ViDiELSegment、用于“分類”的ViDiEL具 首先，在當前的AI應用趨勢下，In-Sight3800嵌入了強大的邊緣學習工一款機器視覺產品是否易于設置和開發，同樣是對用戶至關重要的考慮因素。因為并非所有用戶都是擁有機器視覺產品使用經驗的專業人士，因此，為機器視覺產品提供簡便易用、操作友好的開發和設置環境至關重要，這可以讓各種專業背景的用戶都可以輕松、快速地設置機器視覺產品并盡快投入使用。而且，隨著業務需求的變化，機器視覺產品的擴展和換型也應做到盡量簡便高效，提升用戶的使用體驗。以In-Sight3800為例，它擁有通用軟件平臺為其提供靈活的開發選項。在所有In-Sight產品中均有配備的InSight視覺套件軟件為In-Sight3800提供了電子表格和EasyBuilder這兩種編程環境，允許用戶隨著業務需求的發展無縫擴展其解決方案。

電子表格可以引導用戶使用高級應用程序，處理復雜的應用；而EasyBuilder發環境則簡化了In-Sight3800的設置，且支持快速換型。In-Sight視覺套件中的EasyBuilder界面具有點選式編程功能，是開發簡單或常見任務的理想選擇，其直觀的流程可以引導開發人員逐步完成從圖像采集到最終結果以及后續步驟的設置。這也使得無論是新老用戶，都能夠更加輕松便捷地配置視覺應用。不僅如此，In-Sight3800還提供對基于Web的人機界面的訪問，從而實現運行時可視化。在HMI中，用戶可以查看檢測結果并修改設置參數以優化其應用。相機。析，最終能夠篩選出最適合該項目的幾款行優先級排序，并將其與預算進行對比分的相機選擇范圍。通過對每個限制條件進這些考量有助于縮小適用于特定應用場景相機。析，最終能夠篩選出最適合該項目的幾款行優先級排序，并將其與預算進行對比分的相機選擇范圍。通過對每個限制條件進這些考量有助于縮小適用于特定應用場景鑒于成本在相機選擇中的重要性，功