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Cognex ViDi 深度學習工業視覺軟體
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ViDi Read 變形 OCR

ViDi Read — AI OCR 處理變形 / 反光 / 低對比字元;金屬鑄面、噴印不清、彎曲表面均適用。

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AI DEEP LEARNING

Cognex ViDi 深度學習(VisionPro Deep Learning) AI 機器視覺軟體 — 4 大工具|Locate / Analyze / Read / Classify

Cognex ViDi 深度學習視覺軟體 — 以合格元件樣本自主訓練、自動檢測加工元件表面缺陷。

  • 軟體類型: 基於深度學習的工業級圖像分析軟體
  • 適用場景: 加工元件表面缺陷檢測(刮痕 / 凹陷 / 污漬 / 破裂等)
  • 訓練方式: 以「已知合格元件」樣本自主訓練,無需建立缺陷資料庫
  • 訓練週期: 型錄範例 20 分鐘內可完成已知合格元件樣本學習〔依樣本複雜度而異,實際以樣品試打為準〕
  • + 1 項規格,看完整規格表 ↓

Cognex ViDi 深度學習視覺軟體 — 以合格元件樣本自主訓練、自動檢測加工元件表面缺陷。

SECTION / KEY FEATURES

Cognex ViDi 核心規格 — 4 大工具 + 深度學習 AI 視覺

Cognex ViDi 深度學習工業視覺軟體 的關鍵特色 — 從工程師視角看為何這台適合您的產線。

🧠

深度學習自主訓練

依據型錄,ViDi 套件可基於一組「已知合格元件」的圖像樣本自行訓練,創建參考模型後即可進行檢測,無需建立複雜的缺陷資料庫。

🔍

加工元件表面缺陷檢測

依據型錄,ViDi 紅色檢查工具可可靠地識別和報告加工元件表面上的缺陷區域(刮痕、凹陷、污漬、破裂等)。

🛠️

容忍表面紋理與材料變化

依據型錄,ViDi 能處理因加工工具品質與毛坯材料特性而產生的表面變化,以類似人類的方式學習可接受的表面紋理變異。

⚙️

簡化部署流程

依據型錄,使用流程為三步驟:(1) 收集已知合格元件圖像;(2) 讓 ViDi 套件基於樣本進行訓練;(3) 繼續進行測試。型錄範例顯示可於 20 分鐘內完成樣本學習。

SECTION / VIDEO

ViDi 產品介紹與功能演示影片

SECTION / SPECIFICATIONS

Cognex ViDi 完整規格表

軟體類型 基於深度學習的工業級圖像分析軟體
適用場景 加工元件表面缺陷檢測(刮痕 / 凹陷 / 污漬 / 破裂等)
訓練方式 以「已知合格元件」樣本自主訓練,無需建立缺陷資料庫
訓練週期 型錄範例 20 分鐘內可完成已知合格元件樣本學習〔依樣本複雜度而異,實際以樣品試打為準〕
文件來源 Cognex ViDi 加工元件檢測應用說明(文獻編號 ViDi-MACHINE-2018-06,內容簡短)
SECTION / APPLICATIONS

ViDi 適合哪些產業?紡織瑕疵 / 食品包裝 / 金屬表面缺陷

Cognex ViDi 深度學習工業視覺軟體 已在以下產業實戰部署,每個情境含 VSK 工程師選型與整合經驗。

Cognex ViDi 深度學習工業視覺軟體 應用於加工元件外觀檢測
加工元件外觀檢測

加工元件外觀檢測

依據型錄範例:整體硬質合金刀具(經加工和塗布)、醫用螺釘等柱形 / 旋轉元件的表面缺陷檢測,可識別刀口破裂、頂端破裂、刮痕、凹陷、污漬等問題。

Cognex ViDi 深度學習工業視覺軟體 應用於外觀識別產品分類
外觀識別產品分類

外觀識別產品分類

ViDi 在工業外觀分類場景的延伸應用。具體規格、樣本量與適用範圍請洽 VSK 取得 Cognex 原廠最新文件。

Cognex ViDi 深度學習工業視覺軟體 應用於Mini-LED 晶圓 / 太陽能矽晶檢測
MINI-LED 晶圓 / 太陽能矽晶檢測

Mini-LED 晶圓 / 太陽能矽晶檢測

ViDi 在半導體 / 光電產業表面瑕疵檢測的延伸應用。具體規格與案例請洽 VSK 取得 Cognex 原廠最新文件。

Cognex ViDi 深度學習工業視覺軟體 應用於平板印刷外觀檢測
平板印刷外觀檢測

平板印刷外觀檢測

ViDi 在印刷品瑕疵檢測的延伸應用。具體規格與案例請洽 VSK 取得 Cognex 原廠最新文件。

Cognex ViDi 深度學習工業視覺軟體 應用於手錶元件外觀檢測
手錶元件外觀檢測

手錶元件外觀檢測

ViDi 在高反光金屬元件表面檢測的延伸應用。具體規格與案例請洽 VSK 取得 Cognex 原廠最新文件。

Cognex ViDi 深度學習工業視覺軟體 應用於焊縫檢測
焊縫檢測

焊縫檢測

ViDi 在焊縫表面瑕疵檢測的延伸應用。具體規格與案例請洽 VSK 取得 Cognex 原廠最新文件。

本產品已部署 8 個產業情境, 看完整案例庫 →

SECTION / FAQ

常見問題(康耐視 ViDi 工程師 Q&A)

Q:ViDi 是什麼?

依據 Cognex ViDi 加工元件檢測應用說明,ViDi 是基於深度學習的工業級圖像分析軟體,可實現自動檢測和分類。型錄強調三點:類似人類(勝過最優秀的品質檢測員)、自主學習(無需開發軟體)、功能強大(解決無法程式設計的檢測挑戰)。

Q:ViDi 怎麼訓練?

依據型錄三步驟:(1) 收集「已知合格元件」的圖像;(2) 讓 ViDi 套件基於這些樣本進行訓練,以創建參考模型;(3) 繼續進行測試。型錄範例(整體硬質合金刀具與醫用螺釘)顯示,只需不到 20 分鐘便可完成基於已知合格元件樣本圖像的學習。

Q:ViDi 適合什麼場景?

依據型錄,ViDi 適合加工元件表面缺陷檢測 — 通常有許多不同類型的複雜形狀、需要忽略因加工工具與毛坯材料而產生的表面變化、在特殊照明 / 相機 / 表面方向組合下才會顯現的缺陷。型錄範例為旋轉柱形元件(刀具、醫用螺釘),可檢測刮痕、凹陷、污漬、破裂等。

Q:VSK 提供 POC 評估嗎?

VSK 為 Cognex 官方授權系統整合商,可協助客戶安排 ViDi 樣品評估與選型諮詢。請提供您的樣品 / 應用場景 / 節拍需求,VSK 工程師將與您聯繫安排後續評估與報價。

Q:本頁規格資訊的依據是?

本頁規格依據 Cognex ViDi 中文型錄(內容簡短),實際軟體規格、版本、工具集名稱以洽詢 VSK 取得 Cognex 原廠最新文件為準。本頁不含任何推測 / 揣摩 / 行銷美化內容。

SECTION / TOOLS

相關互動工具

用工具自己跑一輪,再給 VSK 工程師複核。

FREE EVALUATION

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威視康提供免費評估、樣品照片可行性分析、燈光鏡頭設計、整合服務

FAQ / 常見問題

Cognex ViDi 系列常見問題

A. ViDi 是 Cognex VisionPro Deep Learning、為深度學習工業視覺軟體、含 Locate / Analyze / Read / Classify 4 大工具、適合紡織瑕疵、食品包裝、金屬表面缺陷等難用 rule-based 視覺處理的場景。
A. Locate 用於物件定位與對位 (含變形旋轉)、Analyze 用於瑕疵 / 異常檢測 (Unsupervised + Supervised)、Read 用於字符 OCR (難讀字體 / 模糊 / 點打標)、Classify 用於多類別分類 (品質等級 / 種類判定)。可單獨或組合使用。
A. 傳統 rule-based 適合 OK 樣本穩定、瑕疵類型明確、可用規則描述的場景。ViDi 適合 OK 變異大、瑕疵多變、難以用規則描述 (如紡織起毛、食品熟度、表面紋理) 的場景。混合使用時、規則工具做粗篩、ViDi 做細分。
A. 汽車 EV 電池瑕疵、PCB SMT 微元件 AI 檢測、半導體封裝外觀、紡織與皮革瑕疵分類、食品包裝印刷品質、生技製藥 PTP 泡殼藥錠檢測、機電鍛造表面瑕疵等深度學習適用場景。
A. 依任務複雜度而異、簡單分類數十張 OK + 數張 NG 可起步、複雜瑕疵 Supervised 模式建議 100-500 張代表性樣本獲穩定推論。VSK 可協助樣本量規劃。
A. 可以。同一影像可串接 Locate (找物) → Analyze (檢瑕) → Classify (分類) → Read (讀碼) 多工具流程、適合複合檢測。
A. ViDi 提供 VisionPro 整合界面、訓練 + 部署一體化、支援 PC-based VisionPro 系統與 Cognex 智慧相機 (D900 等)。VSK 提供 ViDi 實務工作坊 (建議 3-5 天) 含訓練 + 部署實作。
A. ViDi 為工業視覺專屬、優化於 Cognex 生態、turnkey 部署、產線工程師可獨立操作。PyTorch 通用但需 Data Scientist 客製、適合研究用途。產線實務首選 ViDi。
A. 推論結果與圖像可透過工業通訊 (Ethernet/IP / PROFINET) 或 REST API 上傳 MES / SCADA / 資料庫、亦可串接 SQL / 雲端儲存做歷史追溯與重訓練樣本累積。
A. VSK 為 Cognex 官方 PSI 認證整合商、提供 ViDi 採購、教育訓練、樣本資料庫規劃、模型訓練與部署協助、產線整合、維運與重訓練支援。
A. 由 Cognex 提供授權、實際採購方式 (按工具 / 工作站 / 機台) 依專案範圍而異、請洽 VSK 業務窗口取得報價。
A. 提供 OK / NG 樣品照片 (建議 ≥50 張) → VSK 工程師初步評估 AI 可行性 → 規劃樣本量與訓練類別 → 安排 POC → 出具評估報告含建議工具組合。