配备IDS镜头的IDS NXT AI相机固定在金属型材上,并通过PoE连接。视觉应用、基于网络的模块化编辑器和deep ocean AI加速器等其他系统组件则与相机构成有机整体。

高度重视用户使用便利性的AI视觉系统专家

在应用开发中,只提供ONE AI解决方案是远远不够的,一个AI视觉系统也并非一直都适合解决某类问题。问题、方法、工具都要视具体应用而定。使用AI视觉技术时,简单性、成本、性能和时间是最重要和最具决定性的标准。基于AI的方法与基于规则的方法完全不同,这一特点是一把双刃剑。然而,这反过来又推动IDS这样的生产商能够开发出使用更加直观的全新图像处理工具。在这些工具的帮助下,人工质检工作就可以通过机器学习转移到基于AI的图像处理系统中,从而优化流程和实现自动化。通常,在这个过程中不需要编写任何源代码,这样就消除了对编程技能的需求,从而大大拓宽了AI视觉的目标群体。在这一阶段,公司不必再依赖程序员和图像处理专家。

AI视觉虽然采用了智能新方法,但是它仍然是“图像处理工具”。为了实现一个解决方案,就必须像基于规则的解决方案一样将它集成到应用中,并与其他系统组件协同工作。无论用户是否事先了解AI、图像处理或应用编程,他们都必须面对这项任务。而应用的真正挑战往往就在于此。如果只依据价格、性能和丰富功能来选择系统组件,就会面对各种不同系统接口,用户就不得不与各家服务提供商和生产商进行协调。要让这些组件融入完整的工作流程并正常运行,用户通常需要足够有耐心,投入大量时间并积累大量专业知识。

为了改变这种局面,IDS寻找相互之间能够完美协调的组件,并且可以成为各类用户唯一需要沟通的合作伙伴,为用户提供足够的支持和丰富经验,让用户可以安心使用这些组件。这节省了宝贵的时间和昂贵的开发资源,并让用户更快找到自己的解决方案。

配备IDS镜头的IDS NXT AI相机固定在金属型材上,并通过PoE连接。视觉应用、基于网络的模块化编辑器和deep ocean AI加速器等其他系统组件则与相机构成有机整体。
有了IDS NXT,您不需要提前掌握任何相应知识,就能完成许多简单的图像分析任务,能够顺利从概念开始打造功能全面的嵌入式AI视觉系统。

即用型嵌入式AI视觉系统

在智能工业相机上直接运行AI - IDS NXT完备的视觉系统大大简化了AI视觉使用并降低了成本。由于这些自主运作的相机具备为实现物体检测、分类或异常检测而单独训练的神经网络,并采用行业标准接口和通信协议,因而成为成熟的推理系统。我们提供了简单易用的工具,可以涵盖从拍摄图像到完成AI应用的整个开发过程。基于云的AI vision studio IDS lighthouse用于管理图像数据集,训练神经网络,并作为IDS NXT相机的Vision apps创建完整的图像处理序列。

我们将在今年夏天进一步扩展IDS NXT生态系统,加入另一个易于集成的高速嵌入式视觉平台。与现有模型相比,新的IDS NXT malibu可以将推理速度提高20倍,这样就可以更快执行神经网络。这里的机器视觉结果以硬件加速的方式作为叠加图像集成到实时图像中,以压缩视频流(H264或MJPG)的格式提供。这使其成为过程监控或视觉辅助系统的理想应用,您可以在慕尼黑automatica(B5.203展位)亲自观看这一成果。

适合所有人的AI视觉

然而,有时独立相机作为机器视觉应用的平台是不够的。由于各种原因,将基于PC的系统与传统工业相机结合使用可能更有必要或更有优势。这体现在性能、连接性、灵活性、与现有系统的集成等诸多方面。最终,计划应用的需求本身决定了平台的哪些优势最适合应用的实现。然而,作为用户,您经常需要在某个系统的不同机器视觉组件之间做出决定,需要统筹考虑它们的所有优点和缺点。然而,如果您没有机会精心挑选并组建自己的系统,就不得不做出妥协。

而IDS客户在选择AI视觉的系统时没有任何限制。在基于云的AI vision studio IDS lighthouse中训练的神经网络可以与基于PC的系统中的标准工业相机以及IDS NXT AI相机一起使用。如果使用IDS peak软件2.4之后的版本,应用开发人员也可以在自己的相机应用中使用IDS AI Vision。IDS实际上提供了一个配备各种必要工具的机器视觉构建套件,这样,包括IDS NXT产品线的相机在内的任何IDS相机都可以因支持基于AI的图像评估而大大简化操作。这样就可以为任何使用IDS相机的正在运行的应用增加基于AI的推理。

概述

IDS在短时间内扩展了其AI视觉产品组合,为用户提供了适合各应用所需平台的组件。我们的产品类别如此丰富,既有低成本的“It's so easy!”全功能嵌入式视觉系统(无需PC即可实现简单应用),又有使用PC和工业相机进行高端图像分析的强大组合,足以满足您各种需求。我们不但在相机方面提供充分支持,更能在基于图像训练CNN并将其整合到用户应用方面进行无缝支持,让用户高枕无忧。