自1981年成立以來，機器視覺(Machine Vision)的全球領先企業康耐視公司(Cognex Corporation)已推出了超過100萬種基於視覺的產品。至今累計銷售額達到了40億美元(約4兆5千億韓元)。
同樣成立於2012年，公司去年將世界上第一臺機器視覺發展和應用深度學習解決方案的視頻系統引入到了公司的傳統計算機視覺部門。4月開始，人工智能（AI）對康耐視傳統計算機視覺的完善補充，從傳統幾何模式和影像檢測的侷限性開始，在難以預測來自邊緣檢測極限開始區分變形和有缺陷的前提下，可以開始通過學習來區分可接受的變化和缺陷，這個正在改變常規的機器視覺的範例。
特別是從今年3月開始，在國內也開始提供基於深度研究的機器設備，即Cognex ViDi Suite，它是一種機器檢測算法。在成套的基礎上為要求苛刻的機器圖像應用提供強大、靈活的直接解決方案。一個學習模型，用於檢測非結構化的缺陷或識別複雜、多變的模式，即使在複雜環境中也需要進行建模。傳統方法無法編程的複雜檢測和測定問題也在簡單地加以解決。
基於深度學習的機器視覺解決方案康耐視視頻套件的演示屏幕
它基於一個通過收集和輸入有關缺陷的數據而自我學習和自我改進的系統。這可以大大減少準確度和檢查過程的錯誤。它還優化了GPU內存處理，將培訓和處理(推斷)時間縮短了40%至50%，並允許共享一項或多項計算資源。除了能夠卸載計算機的映像分析之外，集成商和其他應用程序開發人員有一個教育應用程序編程接口（API），還可以添加標籤和培訓功能。這意味著您可以將其部署到自己的應用程序中，同時保持單一的統一用戶界面(UI)。
與康耐視韓國的深層技術負責人金民秀(音譯)常務會面，對基於深度學習的視覺解決方案的“Cognex ViDi Suite”的認識，即“Kognex ViDi Suite”和以人工智能(AI)為基礎的全球性機器視覺中心的康耐視的設想。
金民秀常務表示，基於深度學習算法的康耐視VIDI套件將超越傳統現有機器視覺的限制，取得突破性的發展和成長。康耐視VIDI套件是基於深度跟蹤的行業圖像分析軟件，其使用一套先進的算法提供可靠的圖像分析。現有的機器視覺技術的圖像分析功能雖然可以檢測複雜背景，或變種非典型的缺陷，但不能準確識別的許多複雜的圖案。而康耐視視頻套件對待此問題採用的是區別對待人類學習方法，對過程進行建模，克服現有機器視覺的侷限性，並解決現有方法無法編程的困難檢查和分類問題。“
特別是Kim 解釋說，一種基於基於描述人腦結構的中型網絡技術，被廣泛用於很多領域。“康耐視視覺套件可以從數十套圖像數據集中學習多達100個圖像數據集。可以在有限的計算環境中進行測試。“
他補充說，“它可以通過光學效果處理，因為能夠識別高分辨率的彩色和熱量圖像可以快速，準確地進行檢查測試，”對系統的特長點進行了說明，他指出系統中有藍色、紅色、綠色、視頻讀取四個部分組成的為智能工廠提供優化的功能。
首先，ViDi blue用於定位圖像中的一個或多個特徵。在噪音大的背景下，有嚴重變形的文字，特徵複雜的對象(例如多個複雜的物體)可以通過識別註釋圖像的方式來定位和識別。藍色工具只需要提供顯示對象特徵的圖片就可以了。
其次，紅(ViDi Red)用於檢測異常和美學缺陷。可用於對某些領域(例如缺陷和興趣領域)進行分類。醫療織物中的異物，紅色工具，包括下方的蕾絲切割工具，可以學習目標區域的各種外觀，並識別所有這些目標區域。
而ViDi Green用於對物體或整個場景進行分類。產品標識、焊接接縫分類、包裝、根據標籤上的圖片系列(包括可接受或不可接受的缺陷等)，區分不同的等級。
最後，ViDi Read提供了增強的光學字符讀數不只可以識別英文、數字、連韓文和漢字都可以識別。它支持針對文字讀取進行了優化的用戶界面，並且設置簡單，使非專業人士也能夠使用。通過預先學習的網絡，還可以通過以前的學習網絡快速學習新的字體。
基於深度學習的機器視覺解決方案
Kim先生特別稱，“康耐視視覺套件”是一款Deep Treadmill Vision解決方案，可幫助客戶構建經濟高效且可靠的自動質量管理系統。它是需要詳細檢查的領域的領導者，例如鐘錶行業，並且可以構建具有高可靠性和準確性的自動質量控制系統。通過此，康耐視致力於通過解決製造客戶遇到的非典型圖像識別和檢測問題來進一步改善製造工藝。“
因此，康耐視韓國在過去一年中增長迅速，銷售額與去年相比翻了一番。除了通過視頻套件瞄準國內機器視覺市場外，我們還加強了針對傳統核心行業（電子，汽車，半導體）和醫藥，消費品和物流等新市場的營銷活動。該公司還通過將位於水原的康耐視研究中心擴大到目前規模的三倍，積極投資韓國市場，讓更多的客戶和合作夥伴直接體驗和測試康耐視產品。
閱讀更多 OLEDindustry 的文章
