In-Sight 2800: deep learning e visione tradizionale in un’unica soluzione

In-Sight 2800
Cognex In-Sight 2800 abbina deep learning e visione tradizionale in una sola facile soluzione automatizzando il rilevamento di errori in pochi minuti.

Cognex In-Sight 2800 abbina deep learning e visione tradizionale in una sola facile soluzione. Automatizza il rilevamento di errori in pochi minuti e non è necessaria alcuna esperienza di programmazione.

Cognex, società specializzata nella visione artificiale presenta al mercato l’innovativo sistema di visione della serie In-Sight 2800. In-Sight 2800 racchiude la potenza di un sistema di visione completo in una soluzione facile da usare che rende le applicazioni operative in pochi minuti.

“Non è mai stato così facile attuare il deep learning in una linea di produzione”, ha dichiarato Carl Gerst, vicepresidente esecutivo di Product, Platform and Solutions di Cognex. “Il sistema In-Sight 2800 può essere addestrato con poche immagini per automatizzare tutto, dalle semplici ispezioni pass/fail alla classificazione avanzata e all’ordinamento. Senza la necessità di un PC o di programmazione.”.

In-Sight 2800

Interfaccia intuitiva

L’interfaccia EasyBuilder guida gli utenti attraverso il processo di sviluppo delle applicazioni passo dopo passo, rendendo semplice l’impostazione di qualsiasi lavoro, anche per i neofiti delle soluzioni di visione. Gli operatori esperti apprezzeranno il modo in cui l’intuitiva interfaccia “point-and-click” di In-Sight semplifica lo sviluppo di applicazioni più complesse e consente la velocizzazione delle operazioni.

La connessione tra deep learning e strumenti di visione tradizionali offre agli utenti la flessibilità per risolvere un’ampia gamma di applicazioni di ispezione – gli operatori selezionano semplicemente lo strumento progettato per fornire la massima precisione possibile per il loro compito. Gli strumenti possono essere utilizzati singolarmente per operazioni semplici o concatenati per sequenze logiche più complesse.

In-Sight 2800

Il set di strumenti include anche ViDi EL Classify. Utilizzando solo cinque immagini, questo potente strumento di classificazione può essere addestrato a identificare e ordinare i difetti in diverse categorie e a individuare correttamente i pezzi con differenze. La capacità di classificare in base a più funzioni o caratteristiche permette agli utenti di risolvere più compiti con un’unica soluzione di visione.

Il nuovo sistema In-Sight 2800 offre anche un’ampia varietà di accessori e componenti intercambiabili sul campo per aiutare gli utenti ad adattarsi rapidamente ai cambiamenti, come nuovi pezzi, maggiori velocità di linea e standard di qualità più elevati.

Additive manufacturing

Una parete di ceramica per raffrescare le città senza spreco di energia

Con estati sempre più calde e ondate di calore più frequenti, il raffrescamento degli edifici e degli spazi urbani richiede soluzioni meno energivore dei tradizionali sistemi di climatizzazione. In questa direzione si inserisce il lavoro dei ricercatori della Graz University

Metodologie di progettazione

Risorse tecniche e fornitori: il vero collo di bottiglia dei progetti waterfall

Nei progetti gestiti con approccio waterfall la schedulazione è solida solo se lo sono le risorse che la sostengono: progettisti, macchinari, materiali e fornitori. ecco come pianificarli, bilanciarne i carichi e controllarli per evitare che una risorsa sovrallocata o un

Approfondimenti

Verso una governance più solida e strutturata del PDM

Attraverso metodo, regole condivise e indicatori di performance, le aziende possono trasformare il dato tecnico in una risorsa strategica, capace di migliorare la continuità operativa, ridurre le inefficienze e abilitare processi decisionali più rapidi e affidabili. Approfondiamo questo tema con

Design thinking

L’uomo al centro: progettare per la complessità

Progettare per la vera complessità richiede di abbandonare l’estetica di superficie per tornare a verità umane fondamentali: un prodotto digitale non vive nel vuoto, ma interagisce con il sistema nervoso dell’utente, con la sua diversità funzionale e con l’ecosistema fisico