A In-Sight D900 é uma smart camera com o software In-Sight ViDi, desenvolvido para aplicações de visão com algoritmos de deep learning. Esta solução permite resolver aplicações complexas de OCR, verificação de montagem e aplicações de deteção de defeitos aleatórios, que são difíceis com sistemas de visão tradicionais.

As aplicações de visão com deep learning são implementadas com a câmara In-Sight D900, sem necessidade de um computador, permitindo que as aplicações de deep learning sejam acessíveis a não programadores, através da interface In-Sight spreadsheet.

In-Sight D900 descodifica códigos mal marcados, formados e enviesados, utilizando o reconhecimento de caracter ótico (OCR). A ferramenta In-Sight ViDi Read reduz o tempo de desenvolvimento devido à libraria Deep Learning de fontes pré-treinadas. Apenas se define a região de interesse e indica o tamanho do caracter. Em situações onde são introduzidos novos caracteres, esta ferramenta robusta pode ser re-treinada, sem necessidade de um perito de visão, para leitura de aplicações de códigos específicos que com as ferramentas de OCR tradicionais não eram possíveis de ler.

In-Sight D900 utiliza a inteligência artificial para detetar, de forma fiável, recursos e objetos complexos. Verifica se peças e kits, estão devidamente montados, baseado na sua localização sem um layout pré-definido. A ferramenta In-Sight ViDi Check pode ser treinada para criação de uma extensa libraria de componentes, que podem ser localizados na imagem, mesmo caso apareça em diferentes ângulos e tamanhos.

A ferramenta In-Sight ViDi Detect Tool aprende através de imagens de peças boas para identificar peças defeituosas. O ViDi Detect é ideal para encontrar anomalias em peças e superfícies complexas, mesmo em situações em que os defeitos podem ser imprevisíveis na sua aparência.

In-Sight ViDi utiliza a interface In-Sight spreadsheet para rapidamente configurar e implementar aplicações de Deep Learning sem necessidade de programação. O In-Sight spreadsheet simplifica o desenvolvimento da aplicação e respetiva integração, com funções de I/O e comunicação industrial. Também permite combinar ferramentas de visão Cognex tradicionais (como o PatMax Redline) e ferramentas de Deep Learning no mesmo projeto, conduzindo para implementações e ciclos de produção mais rápidos. O In-Sight ViDi requer menores conjuntos de imagens e menos períodos de treino e validação, o que permite que as aplicações de Deep Learning sejam mais rápidas e fáceis de configurar, treinar e implementar.

Modelos e especificações

D902M D902C D905M D905M
Tipo de imagem Monocromática Cores Monocromática Cores
Tipo de sensor 1/2.3 polgadas CMOS (3.45 μm² pixels) 2/3 polgadas CMOS (3.45 μm² pixels)
Resolução 2.3 MP (1920 x 1200px) 5 MP (2448 x 2048px)
Velocidade de aquisição (fps) 51 fps 34 fps 26 fps 16 fps
Memória Armazenamento 16 GB não-volátil flash (jobs), 8 GB Micro SD card (jobs, imagens, dados)
Processador 3 GB SDRAM
Opções Lentes C-Mount, S-Mount, Autofocus
Iluminação Externa com ligação ao conector de controlo de iluminação ou integrada (cor branca, vermelho, azul ou infravermelhos)
Indicadores LED Status cartão SD, LED + anel indicador 360º passa/falha, rede, erro
Entradas/Saídas 1 saída para trigger + 1 entrada + 2 saídas + 2 entradas/saídas bidirecionais
Alimentação 24VDC

Demo

Documentação

 

Ficha Técnica In-Sight D900

Ferramenta In-Sight ViDi Check

 
 

Ferramenta In-Sight ViDi Detect

Ferramenta In-Sight ViDi Read

 
 

Guia de Aplicação de Sistemas de Deep Learning (EN)

Deep Learning vs Visão Tradicional

 
 

Sistemas de Visão

Guia Sistemas de Visão

 
 

Formulário de preenchimento para descarregar ficheiros

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