人工智能解决方案——自动化的真正力量

您可以聚焦于全局。通过人工智能 (AI) 的众多应用，我们为您提供进入传感器智能新时代的钥匙。由此让您可以解决更高要求的任务，快速适应不断变化的条件，更轻松地识别模式——比以往更快、更可靠。我们的传感器将收集有价值的数据，并使用我们的算法进行解析。您可以集中您的资源，优化您的工作流程。

Deep Learning 是人工智能的一个子领域。在此，计算机模仿人类的决策过程和解决问题的过程。我们的 DeepLearning 解决方案可帮助您变得更精确、更灵活，并最终取得更大的成效。我们为您提供应对技术挑战、尽可能获得更多收益的钥匙。

饮料工业的洗瓶机必须要识别自己清洗的是新玻璃还是退回的玻璃。此前，为了避免可能的停机时间，都是手动选择相应的程序。通过使用 2D 视觉传感器 InspectorP62x 结合 Intelligent Inspection SensorApp，现在可以轻松、自动地在洗瓶机的入口区域内对新旧玻璃的瓶子进行分级。

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使用传统的调制机械图像处理难以对自然生长的产品进行分级。Deep-Learning 技术特别适用于木材工业中年轮结构的分级。通过 2D 视觉传感器 InspectorP62x 与 Intelligent Inspection SensorApp 的结合，可以在自动化流程中对准木板，以获得更高的产量。

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百叶窗内充填泡沫材料，以减少例如由于下雨等造成的噪音。制造流程中泡沫的膨胀可能不完全，需要对切割面进行目视检查。借助 dStudio 和一些具有代表性的学习图像，可以轻松创建一个神经网络，使 SICK 传感器能够胜任此任务。该软件以类似人类的方式学习，以独立区分切割面的均匀泡沫填充和不完全填充。

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对于传统的基于规则的机器视觉而言，高反射性材料是一项真正的检查挑战。在这些应用中，物体是光亮的并且表现出一些自然偏差，Deep Learning 尤为适用此类应用。待组装的部件可能会缺失或放置错误，例如安装产品时的螺纹。可以通过使用用于图像采集的 InspectorP62x 视觉传感器结合 Intelligence Inspection SensorApp 来对具有光亮表面的组装部件进行分级。

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使用传统的基于规则的机器视觉很难区分同类中差异较小的物体。Deep Learning 非常适合识别鱼在输送带上的精确位置并对其进行分级。通过 InspectorP62x 2D 视觉传感器与 Intelligent Inspection SensorApp 的结合，借助精确位置识别可以实现对鱼的精确和自动化处理。

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SICK AppSpace Eco-System 让您有机会创建准确符合您要求的自己的 SensorApp。例如，您可以创建一个 SensorApp 来搜索均质散装物料中的异物。Deep Learning 不仅让您能够解决这样一个特定的应用情况。只需分享您的解决方案，您的最终客户便可以轻松地根据各种类似应用调整您的解决方案。

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检查焊点可能很困难。诸如表面反射和视觉外观差异较大等因素是一大挑战。如果可以使用示例图像来说明要查找的内容，则 Deep Learning 不仅能提供较高的识别精度，还可以显著简化和加速您的解决方案开发。借助 dStudio 和具有代表性的学习图像，可以轻松创建一个神经网络，使 SICK 传感器能够胜任此任务。

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