无论是汽车保险杠、包装纸，还是其他任何物品，深度学习都是一种基于示例的检测方法，能够有效应对各种检测挑战。此外，通过向现有算法输入更多示例图像数据，可以不断改进每次检测。这些新数据能够增强系统性能，从而带来更准确的检测结果。.
例如，集成人工智能的视觉系统可以将人工检验员的判断力与自动化检测和质量控制解决方案的稳健性和一致性相结合。这正是康耐视全新In-Sight D900视觉系统的主要优势。.
作为首个此类解决方案，它将康耐视的深度学习软件 In-Sight ViDi 集成到工业级智能相机中。.
In-Sight D900 的硬件配置是一款紧凑型工业级智能相机，无需电脑即可安装在生产线上使用。这款 IP67 防护等级的模块化视觉系统包含可现场更换的光源、镜头、滤光片和保护罩，可根据具体应用需求进行定制。.
高动态范围增强版 (HDR+) 图像处理技术可生成曝光均匀的图像，LED 指示灯支持远程合格/不合格控制，检测结果将保存到本地 SD 卡。此外，还内置了推理引擎，用于运行深度学习应用程序。.
In-Sight D900 采用基于电子表格的用户界面，简化了应用程序开发和工业集成。应用工程师可以使用全套传统机器视觉工具，例如 PatMax、边缘检测器和测量工具。此外，借助 In-Sight ViDi™，D900 还配备了三个深度学习工具，分别针对特定和通用应用：ViDi Read、ViDi Check 和 ViDi Detect。.
In-Sight 电子表格简化了应用程序开发，并通过一系列 I/O 和通信功能优化了工业集成。它还允许您在同一项目中将传统的 Cognex 基于规则的工业视觉工具（例如 PatMax Redline™）与深度学习工具相结合。.
借助 In-Sight ViDi Read 工具，用户可以在几分钟内解决各种复杂的 OCR 应用。该模块利用光学字符识别技术，能够解读高度扭曲、歪斜和刻印不清晰的条码。它预装了深度学习字体库，可立即投入使用，从而缩短开发时间。用户只需定义感兴趣的区域并设置字符大小即可。.
In-Sight D900 的 Vidi Check 工具使制造商能够快速准确地进行装配检查。该系统可以检测复杂的特征和物体，并根据零件和套件在预定义布局中的位置来验证其是否正确装配。该工具可以进行训练，从而创建一个庞大的组件库，即使组件以不同的角度或尺寸呈现，也能在图像中定位它们。.
In-Sight ViDi Detect 工具简化了复杂缺陷检测任务的分析。它通过学习正常零件的图像来识别缺陷零件。In-Sight ViDi Detect 非常适合查找复杂零件和表面上的异常情况，即使在缺陷外观难以预测的情况下也能有效检测。.
