3.康耐视深度学习Vidi2.1从训练模型到布局开发-分类联合开发工具化过程

最新推荐文章于 2025-05-09 14:33:22 发布
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分类专栏： 康耐视智能相机Insight 杂说 文章标签： 人工智能 开发语言 数据库 视觉检测
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44301520/article/details/135516193
本文详细介绍了使用康耐视Vidi2.1进行深度学习模型训练的过程，从分类任务开始，结合开发工具，实现视觉检测的联合开发和工具化应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在这里插入图片描述

3.康耐视深度学习Vidi2.1从训练模型到布局开发-分类联合开发工具化过程

2.康耐视深度学习Vidi2.1从训练模型到布局开发系列课程-猫狗分类训练与测试
视觉人机器视觉的博客
01-09 598
2.康耐视深度学习Vidi2.1从训练模型到布局开发系列课程-猫狗分类训练与测试
康耐视深度学习Vidi2.1从训练模型到布局开发
视觉人机器视觉的博客
01-09 1072
康耐视深度学习Vidi2.1从训练模型到布局开发
cognex vidi深度学习图像处理软件2.1(没有licence）
09-06
缺陷检测 智能识别 深度学习 快速定位识别 智能分类 ViDi蓝色 - 特征检测 使用ViDi蓝色在您的图像中执行 功能检测和 本地化。它会自动找到所有寻找的零件。 ViDi红 - 异常检测 使用 ViDi红色识别 图像中的异常 和缺陷。它将突出显示并评分任何类型的异常。 ViDi绿色 - 图像分类 使用 ViDi绿色在图像中执行对象和场景分类。它会自动找到什么使每个类别可辨别。 ViDi | Deep learning | Image Analysis Software - ViDi Systems - Vision Software 基于深度学习的工业图像分析软件 ViDi提供了第一个可用于深入学习的视觉软件，用于工业图像分析。 ViDi Suite是基于机器学习中最先进的算法集的现场测试，优化和可靠的软件解决方案。 它允许解决否则无法对机器视觉的检查和分类挑战进行编程。
visionpro的vidi
xioayanran123的博客
11-24 571
它提供了一系列机器视觉工具，可通过深度学习解决各种难以编程的挑战，如复杂的检测、组件定位、分类及OCR（光学字符识别）等。它适用于各种需要高精度和高效率机器视觉应用的场景，为工厂自动化和智能制造提供了有力的支持。• 蓝色读取工具（Blue-Read）：使用OCR解码严重变形、歪斜和蚀刻不良的代码，实现快速、准确的字符识别。• 蓝色定位工具（Blue-Locate）：通过学习带注释的图像来查找复杂的特征和对象，实现精确的定位。4. 易于使用和部署：提供友好的用户界面和快速部署的功能，降低使用门槛。
vidi 2.1中文使用教程下载：深度学习在制造业的利器，轻松上手！
最新发布
gitblog_06717的博客
05-09 778
vidi 2.1中文使用教程下载：深度学习在制造业的利器，轻松上手！ 【下载地址】vidi2.1中文使用教程下载 ViDi 2.1是一款专为制造业设计的深度学习视觉软件，集成了强大的机器学习算法，能够显著提升生产效率与质量。本中文教程详细介绍了ViDi 2.1的安装、配置和使用方法，涵盖软件概述、用户界面、基础操作、深度...
vidi 2.1中文使用教程
11-18
ViDi 是专为制造业设计的同类最佳深度学习视觉软件。它是以优秀的机器学习算法套件制成的经过现场、优化且可靠的软件解决方案,技术交流
康耐视二次开发Demo
weixin_58477307的博客
06-09 496
康耐视 加载 保存 运行 CogToolBlock方法
cognex vidi深度学习图像处理软件2.1-2（没有licence）
09-06
缺陷检测 智能识别 深度学习 快速定位识别 智能分类 ViDi蓝色 - 特征检测 使用ViDi蓝色在您的图像中执行 功能检测和 本地化。它会自动找到所有寻找的零件。 ViDi红 - 异常检测 使用 ViDi红色识别 图像中的异常 和缺陷。它将突出显示并评分任何类型的异常。 ViDi绿色 - 图像分类 使用 ViDi绿色在图像中执行对象和场景分类。它会自动找到什么使每个类别可辨别。 ViDi | Deep learning | Image Analysis Software - ViDi Systems - Vision Software 基于深度学习的工业图像分析软件 ViDi提供了第一个可用于深入学习的视觉软件，用于工业图像分析。 ViDi Suite是基于机器学习中最先进的算法集的现场测试，优化和可靠的软件解决方案。 它允许解决否则无法对机器视觉的检查和分类挑战进行编程。
cognex vidi深度学习图像处理软件2.1－3（没有licence）
09-06
缺陷检测 智能识别 深度学习 快速定位识别 智能分类 QQ:839350575 ViDi蓝色 - 特征检测 使用ViDi蓝色在您的图像中执行 功能检测和 本地化。它会自动找到所有寻找的零件。 ViDi红 - 异常检测 使用 ViDi红色识别 图像...
康耐视Vidi 2.1深度学习C#二次开发详解
资源摘要信息:"本文档详细介绍了康耐视VIDI 2.1的C#程序架构，重点阐述了...通过掌握以上知识点，开发者可以更好地利用康耐视VIDI 2.1的C#程序架构进行视觉识别系统的开发，实现从简单分类到复杂定位的各种视觉任务。
康耐视深度学习VIDI介绍（1）
z2633147621的博客
08-22 1477
我抽时间听了一下给我的感觉是康耐视现在基本上是在all in AI，他们传统的视觉算法和平台基本上没有太大的变化，但是在AI产品这一块丰富了很多。Cognex ViDi 的深度学习算法针对实际的工业图像分析进行了优化，对图像集大小的要求大幅降低，所需的训练和验证周期也更短。该工具通过了解对象的正常外观（包括其重要但可容忍的变化），识别复杂表面上的划痕、不完整或不正确的装配，甚至织物的编织问题。通过对可接受的公差进行训练，该工具可根据包装识别产品、对焊缝质量进行分类，并区分可接受或不可接受的异常情况。
Vidi 3.2官方文档（中文）
02-13
Cognex® ViDi Suite 软件提供一系列机器视觉工具，可通过深度学习解决各种难以编程的挑战。 深度学习技术使用模拟人类智能的神经网络来区分异常、零件和字符，同时容忍复杂模式中的自然变化。深度学习提供了优于传统机器视觉方法的优势，后者难以理解视觉上相似零件之间的可变性和偏差。 针对工厂自动化优化的深度学习软件可执行以下操作： 解决难以使用基于规则的算法进行编程的视觉应用问题 处理令人困惑的背景和糟糕的图像质量 维护应用并在工厂车间重新训练 无需重新编程核心算法即可适应新的示例 供非视力专家使用
康耐视vidi红色工具监督模式做缺陷检测步骤
08-05
康耐视vidi红色工具监督模式做缺陷检测步骤
Cognex Vidi Suite Installer no License
04-14
缺陷检测 智能识别 深度学习 快速定位识别 智能分类 ViDi蓝色 - 特征检测 使用ViDi蓝色在您的图像中执行 功能检测和 本地化。它会自动找到所有寻找的零件。 ViDi红 - 异常检测 使用 ViDi红色识别 图像中的异常 和缺陷。它将突出显示并评分任何类型的异常。 ViDi绿色 - 图像分类 使用 ViDi绿色在图像中执行对象和场景分类。它会自动找到什么使每个类别可辨别。 ViDi | Deep learning | Image Analysis Software - ViDi Systems - Vision Software 基于深度学习的工业图像分析软件 ViDi提供了第一个可用于深入学习的视觉软件，用于工业图像分析。 ViDi Suite是基于机器学习中最先进的算法集的现场测试，优化和可靠的软件解决方案。 它允许解决否则无法对机器视觉的检查和分类挑战进行编程。
Visionpro联合c#二次开发
养猪场厂长
05-19 3914
本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。 本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。 本次文章将会在最近半个月一直出关于康耐视的软件的应用的介绍，前期先是vp， 后续如果大家有兴趣，也会将vidi和A5000系列的一些简单的使用也做成类似于这样的白话方式。 让初学者一眼就能看懂。 上次我们讲述了脚本和vpp程序的编写，本次我们将给大家讲述一下怎么在C#中使用康耐视的vpp程序，并且在winform中显示出来。 最终效果展示图 第一步：创建windows窗体程序 第
康耐视深度学习ViDi-Plugins菜单介绍
视觉人机器视觉的博客
11-05 335
Expert Mode ----------- 打开专家模式点击此选项会进入专家模式，软件会拥有更多功能。Support ----------- 打开技术支持界面：​点击此选项会直接进入Cognex官网的支持界面。About -------------------- 显示和ViDi相关的信息。Documentation -----------打开网页格式的帮助文档。Manage Plugins ----------- 插件管理。点击此选项会直接进入Cognex官网的支持界面。
visionpro联合c#二次开发二
养猪场厂长
05-19 5182
本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。 本次康耐视联合C#文档是最后一篇visionpro与C#联合的文章，后续我们将开始c#与halcon的编写或者vidi的文章。 首先我们定义所需要的变量 //定义作业 CogToolBlock job; //定义作业VPP的路径 string path = Directory.GetCurrentDirectory() + "\\" + "test.vpp"; // 定义l
康耐视深度学习ViDi-Workspace菜单介绍与Workspace侧拉菜单
视觉人机器视觉的博客
11-05 346
康耐视深度学习ViDi-Workspace菜单介绍与Workspace侧拉菜单
康耐视Designer,VisionPro和ViDi匹配版本兼容-关于外观缺陷检测中肯的建议与评价
视觉人机器视觉的博客
04-06 1125
康耐视Designer,VisionPro和ViDi匹配版本兼容-关于外观缺陷检测中肯的建议与评价
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