Cyth Systems的神经视觉

神经视觉是一款处于机器视觉前沿的人工智能188金宝搏下载界面和深度学习软件。

传统的机器视觉本质上高度依赖于严格控制的环境、严格的位置公差，并最终依赖于视觉程序员的技能。这取决于工程师提出的每一个算法需要检查某个部分-无论是测量，颜色，正确的位置或任何介于两者之间的东西。但如果他们遗漏了什么呢?如果有一些他们不知道的重要参数呢?

这一直是传统机器视觉的一个常见问题，导致人们花费大量时间来测试和排除各种可能性。简单地说，在传统的视觉空间中，系统的好坏取决于编写它的工程师。

Cyth Systems创造了神经视觉，让没有机器视觉经验的人可以检查和分类产品。传统上，机器视觉系统的工作原理是由有经验的程序员决定一个独特的分析算法组合来检查图像。通过神经视觉，操作员只需点击感兴趣的项目，这些相同的操作在后台应用于数百万个组合，寻找任何重复的模式或关键测量，以识别好或坏的产品。

通过这种方式，客户不再完全依赖视觉公司的技能和专业知识，现在客户可以控制检验标准。这给了他们独特的能力来调整或设计他们的产品的视觉检查。

神经视觉与其他机器视觉平台最显著的区别是，客户现在控制“编程”。客户决定将哪些产品图像包含到模型中以供学习，但他们实际上不需要知道任何编程。“编程”现在只是简单的点击操作。

公司被机器视觉集成商束缚住的旧模式已经不再有效，因为这种关系完全基于机器视觉对客户来说就像一个“黑盒子”。赛思的目标是使用最新一代的技术，把权力放在客户的手中，让他们决定什么将通过或失败。在这个新模型中，系统的初始设计需要一个集成商，但是客户可以根据需要自由地进行设计检查。公司永远都是自己产品的专家，所以通过给他们设计检查的能力，他们能够利用他们现有的知识。

Cyth销售的是工具而不是专业知识。想想任何现成的文字处理软件，这些程序就像一个工具，可以让你填写特定的信息，并一次又一次地自定义它。类似地，Cyth为客户提供了定制其检查需求的工具。

缩略图显示了客户在开发周期早期将遵循的路径类型。这在五年前是不可能的。神经视觉是一种“先试后买”的模式，传统机器视觉无法做到这一点，因为它涉及大量的编程。

这是机器视觉的一个令人兴奋的新领域。由于缺乏必要的视觉知识，以及对复杂部件进行主观或有机检查的能力，神经视觉正在推动多个行业的突破。这个新软件允许客户在支付完整的系统开发费用之前对他们的解决方案有一个自信的理解。最终，神经视觉为公司提供了工具，让他们在自己的产品检查中超越专家。