郁金香视觉集成。

将 Vision 的快照功能与外部 OCR 服务结合使用 捕捉图像并将其发送至外部计算机视觉服务 API :::(Warning) (注）虽然您可以使用 Vision 完成此操作，但另一种方法是使用 CoPilot。 点击此处 了解更多有关 CoPilot 和 OCR 的信息： 概述 Vision 的快照功能可与 Tulip Connectors 和外部 OCR 服务结合使用。本文将指导您如何快速建立一个强大的 OCR（光学字符识别）管道，从 Vision 摄像头拍摄的快照...

将 Azure CustomVision.ai 与 Tulip Vision 结合使用，是在工作站及其他设备上实现视觉检测的一种简单无代码方法。 在本文中，我们将演示如何使用 Microsoft Azure 的 CustomVision.ai 服务与 Tulip 一起进行视觉检测。CustomVision.ai 服务用于轻松创建视觉识别任务的机器学习模型。通过 Tulip，您可以收集数据来训练 CustomVision.ai 提供的机器学习模型。 视觉检测是一线操作的重要组成部分。...

使用 Lookout for Vision 进行缺陷检测 利用 Tulip Vision 和 AWS Lookout for Vision 实施自动缺陷视觉检测 视觉检测是保持生产质量的关键环节，但很难在保持精益的同时实施，因为专门的人力检测资源成本很高。人工视觉检测也是一项高成本的操作；它非常重复，而且在视觉上具有挑战性。 利用摄像头和机器学习进行自动视觉检测则完全改变了这一情况。基于机器学习的视觉检测算法已经发展到在时间和准确性上都超越人工的地步。 使用 Tulip，您...

使用自定义模型进行视觉分类 如何使用视觉系统的自定义模型进行实时视觉分类，以执行边缘检测和验证 自动视觉检测是车间里非常强大的工具。它可用于保持装配步骤的高质量保证，以及减少处理时间和提高总体产量。在 Tulip Vision 中，使用自定义模型可以执行自动视觉检测。自定义模型是 Tulip Vision 在边缘实时执行的机器学习模型。这些模型需要使用在所需检测点从生产线采集的数据进行训练。 Tulip Vision 支持 分类 模型和 检测 模型。本指南将介绍如何使用分类模型...