在包含傳統2D圖像分析、結果輸出和通信工具的前提下，Nova 2D 視覺額外增加了Ai分類+Ai異常檢測工具；相機內部支持100張圖像樣本訓練，深度學習的訓練過程可直接在相機內部完成，無需外接工控機。

● Ai異常檢測訓練實現無監督學習，無需標注NG樣本，僅需良好圖片即可實現異常檢測。

● 智能相機中匯集了深度學習技術所有流程，包括：圖像采集、標注、訓練、評估以及識別。

● 訓練時長短，平均2min內實現模型訓練。

● 操作便捷，流程簡單，即使是無圖像處理經驗的工程師也能輕松上手。

? 應用描述：木材翻轉機，需要確認木板方向。

? 客戶需求：自動對木板進行分類（基于年輪結構），以便快速在加工機器前保證木板的排列。

? 客戶痛點：傳統視覺無法按照標準進行完全分類；人眼識別，效率低，無法保證準確率。

?SICK解決方案及優勢：

●InspectorP621+Intelligent Inspection Upgrade License+ dStudio token。

● 基于深度學習的分類工具用來訓練不同方向的木材，可以快速根據上下環不同來分辨種類 ，提升了速度節拍。

● 在基于云的訓練服務dStudio中訓練的深度學習神經網絡，操作簡單便捷，降低錯誤率。

? 應用描述：在洗瓶機進料區 區分為新玻璃瓶和舊玻璃瓶。

? 客戶需求：區分新瓶與舊瓶以控制分流清洗；避免了機器重新啟動導致的額外水消耗。

? 客戶痛點：人工操作非常慢，回流瓶的吞吐量不夠；機器用水消耗大。

?SICK解決方案及優勢：

●InspectorP621+Intelligent Inspection Upgrade License+ dStudio token。

● 減少了人工干預，提高了洗瓶機的吞吐量。

● 控制了機器用水量，提高產能效率。

? 應用描述：奶粉罐白色勺子的漏檢/標簽的完整性檢測。

? 客戶需求：準確快速的檢驗出裝配是否一致；不同位置和背景下檢測出是否配置好勺子。

? 客戶痛點：檢測物背景復雜不一致，傳統視覺誤判率高。

?SICK解決方案及優勢：

●InspectorP621+Intelligent Inspection Upgrade License

● 基于深度學習的異常檢測工具，通過學習OK樣本進行訓練，在相機中直接完成訓練并輸出結果。

● 加快了生產速度節拍，提高了生產效率的質量和效益，有效避免了人工的出錯誤率。