균일하지 않은 표면의 희미한 결함 감지
EasySpotDetector는 로컬 분할을 사용하여 배경에서 두드러진 객체를 추출합니다. 필름, 코팅된 표면, 강철, 배터리 포일, 유리 등 다양한 재료에 적용할 수 있습니다. 특정 매개변수를 통해 결함의 양상과 크기 및 감지 감도를 선택할 수 있습니다. 분할은 노이즈에 강하며 콘텍스트 학습이나 보정이 필요하지 않습니다.
배터리, 종이, 필름 또는 유리 산업을 위한 고급 표면 검사
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2/3/2025 Datasheet 배터리, 종이, 필름 또는 유리 산업을 위한 고급 표면 검사 ![]()
Main benefitsOther benefits사양Software
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EasySpotDetector는 로컬 분할을 사용하여 배경에서 두드러진 객체를 추출합니다. 필름, 코팅된 표면, 강철, 배터리 포일, 유리 등 다양한 재료에 적용할 수 있습니다. 특정 매개변수를 통해 결함의 양상과 크기 및 감지 감도를 선택할 수 있습니다. 분할은 노이즈에 강하며 콘텍스트 학습이나 보정이 필요하지 않습니다.
Open eVision은 무료 Deep Learning Studio애플리케이션을 포함합니다. 이 애플리케이션은 데이터세트를 생성할 때와 딥러닝 도구를 교육 및 테스팅하는 단계에서 사용자를 도와줍니다. EasySegment의 경우, Deep Learning Studio는 주석 도구를 통합하고 있으며 예측을 실측 자료 주석으로 변환할 수 있습니다. 또한 성능 요구 사항에 맞도록 도구를 그래픽적으로 구성할 수 있습니다. 예를 들어, 학습 후에 사용자는 더 나은 결함 감지율과 더 좋은 감지율 사이에서 적당한 지점을 선택할 수 있습니다.
Supported operating systems:
Microsoft Windows 11, 10, 8.1, 7 for x86-64 (64-bit) processor architecture
Linux for x86-64 (64-bit) and ARMv8-A (64-bit) processor architectures with a glibc version greater or equal to 2.18
Minimum requirements:
8 GB RAM
Optional NVidia GPU
Supported programming languages :
The Open eVision libraries and tools support C++, Python and the programming languages compatible with the .NET Framework (C#, VB.NET)
C++ requirements: A compiler compatible with the C++ 11 standard is required to use Open eVision
Python requirements: Python 3.11 or later is required to use the Python bindings for Open eVision
.NET requirements: .NET Framework versions 2.0 to 4.8 are supported
Supported Integrated Development Environments:
Microsoft Visual Studio 2017 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
Microsoft Visual Studio 2019 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
Microsoft Visual Studio 2022 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
QtCreator 4.15 with Qt 5.12
Image source:
Any 8-bit grey scale image, no size limit
Region of interest:
Explicit or automatic selection of the region of interest (an oriented rectangle is fitted to the part’s edges)
A list of detected spots with their type (particle or scratch), position and size, strength, and pixel level segmentation map
Optionally, if a deep learning classifier is loaded, a class and a probability is set for each spot. The deep learning classifier is a trained EasyClassify tool.
Display functions are provided to draw the spot bounding boxes and segmented pixel
Processing speed on single core Intel i7-10850H:
Particle detection only: 200 MPixels/s
Particle and scratch: 60 MPixels/s
Minimum defect size:
2x2 pixels
No maximum defect size
PC4190 Open EasySpotDetector for USB dongle
PC4340 Open eVision EasySpotDetector
PC6512 eVision/Open eVision USB Dongle (empty)
PC6513 eVision/Open eVision Parallel Dongle (empty)
PC6514 Neo USB Dongle (empty)
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