簡易斑點偵測器
（已停產）
先進表面檢測技術應用於電池、紙張、薄膜或玻璃產業。
- 偵測微弱缺陷與污染物，即使在雜訊影像中亦能實現
- 快速處理以支援線上檢測
- 相容於線掃描與2D相機的影像擷取
- 可選配零件邊緣區域的預對齊功能
- 可選配深度學習缺陷分類技術
- 提供簡易且全面的C++、C#與Python API介面
描述
即時處理技術應用於在線表面檢測
憑藉其兩階段處理架構，EasySpotDetector 的運算速度超越其他基於深度學習的物體分割處理方案。在 Intel i7-10850H 處理器的電腦上，EasySpotDetector 每秒可處理高達 200 百萬像素（僅檢測階段）。分類任務雖能透過 GPU 運算提升效能，但憑藉 OpenVINO 技術，其運算流程亦針對 CPU 執行進行了優化。
控制缺陷分割的參數集
一組明確參數可讓使用者鎖定特定缺陷。可調整缺陷的類型（顆粒、刮痕等）、外觀（較淺、較深或兩者皆有）、尺寸，以及最低對比度（明顯或微弱缺陷）。
簡易且全面的 API
EasySpotDetector 提供單一 API，用於對齊感興趣區域 (ROI)、檢測表面缺陷，以及透過自訂訓練的深度學習分類器進行分類。
客製化訓練的深度學習物件分類器
偵測到的物件可提交至深度學習分類器。該分類器由使用者透過簡易操作的深度學習工作室進行訓練，專為其特定應用場景量身打造。分類器的潛在用途包括：
- 確認或否定檢測到的候選物件。
- 評估缺陷的嚴重程度等級。
- 依據物體外觀特徵將檢測結果劃分為多個類別。
經多種使用情境測試
EasySpotDetector 已成功應用於多種表面檢測領域，包括：電池箔片、織物、鋼材、被動電子元件，以及天然材質（例如：皮革、木材）。
EasySpotDetector 示意圖
全新開放式eVision工作室
複雜的影像處理序列可透過圖形介面進行設計。這套工具集展現了Open eVision函式庫的多樣性與功能。對應處理流程的C++、Python及C#原始碼將自動生成，並提供Open eVision API的互動式文件。新版Open eVision Studio可處理即時影像來源，例如GigE Vision相機、Coaxlink影像擷取卡或eGrabber錄影機序列。
本應用程式免費提供，支援 Windows 與 Linux 系統，並相容於 Intel 及 ARM 64 位元架構。
