軟件特色
深度學習與經典算法融合
神經網絡驅動：基于深度神經網絡實現復雜模式識別，如VisionPro ViDi模塊可處理零件表面細微差異、產品色澤自然變化等傳統視覺技術難以解決的場景。
混合檢測機制：結合傳統機器視覺算法（如邊緣檢測、形態學操作）與深度學習模型，形成“規則+智能”的雙重驗證體系，顯著提升檢測精度與魯棒性。
硬件兼容性與擴展性
全類型相機支持：兼容模擬、數字、彩色、單色、區域掃描、線掃描、高分辨率等圖像采集設備，適配工業場景中主流的GigE Vision、Camera Link等接口標準。
多協議通信能力：集成通用通信接口，可與PLC、機器人控制器、運動平臺等設備無縫對接，支持工業現場級數據交互。
軟件功能
視覺檢測工具鏈
定位與測量：通過CogFindCircleTool、CogFindLineTool等工具實現亞像素級幾何特征定位，誤差可控制在±0.01mm以內，滿足精密裝配需求。
缺陷識別：基于深度學習的紅色分析工具可識別0.1mm級劃痕、裂紋等微觀缺陷，誤檢率低于0.1%。
字符識別：集成OCR與OCV模塊，支持印刷體、手寫體、特殊符號的識別，字符識別準確率達99.99%。
深度學習增強功能
小樣本學習能力：僅需50-100張標注圖像即可完成模型訓練，較傳統方法減少80%的數據標注成本。
動態模型更新：支持在線學習機制，可實時適應產品外觀變化（如批次間顏色差異），降低模型迭代周期。
多任務協同：單一模型可同時處理定位、分類、缺陷檢測等任務，資源占用降低30%。
開發環境與部署
圖形化編程：VisionPro QuickBuild提供拖放式工具配置界面，開發效率提升50%。
跨平臺部署：支持Windows、Linux、VxWorks等操作系統，適配工業PC、嵌入式控制器、智能相機等多種硬件形態。
仿真與驗證：內置虛擬調試功能，可在無實物條件下完成90%的算法驗證，縮短項目落地周期。
功能使用問題
BeadInspect工具使用流程：需按照官方文檔詳細操作，確保工具參數配置正確。
不同空間區別：VisionPro包含輸入圖像空間（“.”）、像素空間（“#”）和根空間（“@”），需根據需求選擇合適的空間進行校準、定位或顯示。
角度變量單位轉換：VisionPro腳本輸出均為弧度制，若需角度制，需使用CogMisc.DegToRad()函數進行轉換。
康耐視更新日志：
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