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　　Intelligent Inspection工具集在InspectorP6xx & Inspector8xx 2D視覺傳感器上運(yùn)行，有助于在設(shè)備上快速、輕松地創(chuàng)建應(yīng)用。

　　工作原理

　　01異常檢測(cè)工具

　　異常檢測(cè)工具可以適合用于無法可靠預(yù)測(cè)缺陷樣本的復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)合。進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，只需要搜集良好的圖像樣本。異常檢測(cè)工具會(huì)根據(jù)良好樣本的訓(xùn)練結(jié)果，直接輸出OK或者NOK的檢測(cè)結(jié)論，同時(shí)會(huì)在檢測(cè)圖像中用熱區(qū)圖的形式將缺陷區(qū)域顯示出來。

　　異常檢測(cè)工具支持客戶進(jìn)行簡(jiǎn)單、快速的on-device應(yīng)用構(gòu)建，用戶可以在智能相機(jī)硬件中訓(xùn)練最多100張良好圖像樣本。

　　02分類工具

　　分類工具可以將視覺上很相似的物體進(jìn)行區(qū)分，適用于多變、不穩(wěn)定、反光材質(zhì)等復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)合。對(duì)于組裝核驗(yàn)、缺陷分類等也可以輕松實(shí)現(xiàn)。

　　這個(gè)工具在所有類別的類似數(shù)量的圖像上進(jìn)行訓(xùn)練，并輸出物體類別。

　　該工具通過在InspectorP智能相機(jī)中進(jìn)行圖像收集和執(zhí)行檢測(cè)。基于優(yōu)化準(zhǔn)確度和執(zhí)行速度的目的，標(biāo)注、訓(xùn)練和評(píng)估過程需要使用SICK dStudio在線平臺(tái)完成。該方式下對(duì)于樣品收集的數(shù)量可以更多，不僅限于100張圖像。

　　典型應(yīng)用案例

　?。煜?、汽配、電子等行業(yè)）

　　01電子元器件缺失、外觀檢測(cè)

　　02勺子有無檢測(cè)（難點(diǎn)：表面褶皺、反光）

　　03新舊瓶區(qū)分（控制沖洗瓶子用水量）

　　04圖案種類分類（產(chǎn)品種類多）

　　05藥袋排放檢測(cè)（褶皺、翹曲等不可預(yù)見的異常情況）

　　性能和客戶收益

　　Deep Learning 解決了工業(yè)圖像處理領(lǐng)域中rule-based tools不適用的復(fù)雜應(yīng)用

　　將傳統(tǒng)檢測(cè)工具的優(yōu)勢(shì)與 Deep Learning 相結(jié)合

　　減少研發(fā)工作量：借助樣本圖像訓(xùn)練和分析

　　借助云端和設(shè)備端訓(xùn)練，無需額外的硬件或軟件

　　由于設(shè)備基于 Deep Learning 運(yùn)行，因此總運(yùn)行成本低

　　操作簡(jiǎn)單快速上手

　　掃描二維碼獲取官方產(chǎn)品資料