VSK 威視康
威視康電子報 給工程師同行
食品產線 AI 異物偵測應用情境

工程師選型踩雷錄

選錯一個鏡頭,
整個 Project 延 1–2 週

上次寄了工具給你自己查,這次把過去 10 年看過的 選型坑 整理給你。6 個踩過才知道的坑 + 威視康對應解 + 10 個深度頁面 — 3 分鐘讀完,省一個月返工。

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個選型坑
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個深度頁面
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讀完省一個月

第 1 段 — 6 個選型坑

6 個你不能再踩的選型坑

01 / 02
手機面板 3D 量測場景
01
鏡頭焦距
PITFALL 01

算錯焦距,買回來重買

痛點 1

鏡頭到貨才發現 FOV 不夠、景深抓不到全平面。
Project 延 1–2 週是常態。

威視康對應

In-Sight 2800 / 3800模組化鏡頭(6 / 8 / 12 / 16 / 25 mm 可換)— 選錯現場替換、不重買、降低 sunk cost。

製藥 GMP 疫苗瓶 UDI 條碼驗證場景
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條碼驗證
PITFALL 02

沒測 ISO 級數就上線

痛點 2

自家讀取率 99% 但客戶端讀不到、
IATF 16949 / FDA UDI 稽核被列改善項。

威視康對應

DataMan 475V / 475VS / 8072V 條碼驗證器跑 ISO 15415 / 15416 grading、給 A–F 評分。製藥 UDI、汽車 IATF 必過。

塑膠射出短射瑕疵 AI 檢測場景
03
深度學習
PITFALL 03

ViDi 樣本數不夠就 train

痛點 3

用 10–50 張瑕疵樣本就開 train、
上線後 false positive 爆炸、產線根本不敢用。

威視康對應

ViDi 每類缺陷需 100–300 張才穩。樣本不夠 → 改用 ViDi EL(Edge Learning)、50 張即可;OCR 場景優先 ViDi Read(已預訓練、不需自己 train)。

半導體 IC 載板 DPM DataMatrix 讀取場景
04
條碼演算法
PITFALL 04

DPM vs 印刷算法選錯

痛點 4

雷射蝕刻 DataMatrix 用一般算法讀取率慘
或高速印刷條碼用 DPM 算法、速度跟不上產線。

威視康對應

DPM 用 2DMax + IDQuick(DataMan 280 / 380 / 470 全支援);高速印刷 1D 用 HotBars II(業界高速 1D 解碼器、適用變形 / 汙損條碼)。

汽車馬達字符 OCR 辨識場景
05
字元辨識
PITFALL 05

OCR / OCV 混為一談

痛點 5

客戶要「OCV 比對 LOT123」、你做了「OCR 自由辨識」。需求邏輯不同、整段重做。

威視康對應

OCV 用 In-Sight EasyBuilder「指定字串比對」;
OCR 用 OCRMax(自學字型)或 ViDi Read(深度學習解噴墨模糊 / 點打標)。

PCB 多板 AOI 整合產線場景
06
通訊整合
PITFALL 06

沒先確認通訊協定

痛點 6

設備到了才發現工廠 PLC 用 PROFINET、Cognex 訂的版本沒啟用、整合延一個月。

威視康對應

In-Sight / DataMan 全系列原生支援 PROFINET / Ethernet/IP / Modbus TCP / OPC UA — 選型先問「PLC 是什麼牌、用哪個協定」、再決定 license 版本。

樣品試打 · 工程師實機分析

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工程師實機分析可行性 → 回 Cognex 機型對應 + 改善建議。不收費、不綁採購、不必註冊。

別忘了附上名片(或公司 + 姓名 + 電話)

第 2 段 — 10 個深度頁面

選型決策樹10 個深度頁面

02 / 02

坑避完,接下來「我這條產線該選哪一台」— 挑一條讀完就有方向。

幫忙轉發

如果你不是負責檢測的人,麻煩幫忙把這封信轉給廠內 製程 / QA / 自動化 / 品保。他們選型卡住的問題九成在上面。

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