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软件特色
深度学习与经典算法融合
神经网络驱动：基于深度神经网络实现复杂模式识别，如VisionPro ViDi模块可处理零件表面细微差异、产品色泽自然变化等传统视觉技术难以解决的场景。
混合检测机制：结合传统机器视觉算法（如边缘检测、形态学操作）与深度学习模型，形成“规则+智能”的双重验证体系，显著提升检测精度与鲁棒性。
硬件兼容性与扩展性
全类型相机支持：兼容模拟、数字、彩色、单色、区域扫描、线扫描、高分辨率等图像采集设备，适配工业场景中主流的GigE Vision、Camera Link等接口标准。
多协议通信能力：集成通用通信接口，可与PLC、机器人控制器、运动平台等设备无缝对接，支持工业现场级数据交互。
软件功能
视觉检测工具链
定位与测量：通过CogFindCircleTool、CogFindLineTool等工具实现亚像素级几何特征定位，误差可控制在±0.01mm以内，满足精密装配需求。
缺陷识别：基于深度学习的红色分析工具可识别0.1mm级划痕、裂纹等微观缺陷，误检率低于0.1%。
字符识别：集成OCR与OCV模块，支持印刷体、手写体、特殊符号的识别，字符识别准确率达99.99%。
深度学习增强功能
小样本学习能力：仅需50-100张标注图像即可完成模型训练，较传统方法减少80%的数据标注成本。
动态模型更新：支持在线学习机制，可实时适应产品外观变化（如批次间颜色差异），降低模型迭代周期。
多任务协同：单一模型可同时处理定位、分类、缺陷检测等任务，资源占用降低30%。
开发环境与部署
图形化编程：VisionPro QuickBuild提供拖放式工具配置界面，开发效率提升50%。
跨平台部署：支持Windows、Linux、VxWorks等操作系统，适配工业PC、嵌入式控制器、智能相机等多种硬件形态。
仿真与验证：内置虚拟调试功能，可在无实物条件下完成90%的算法验证，缩短项目落地周期。
功能使用问题
BeadInspect工具使用流程：需按照官方文档详细操作，确保工具参数配置正确。
不同空间区别：VisionPro包含输入图像空间（“.”）、像素空间（“#”）和根空间（“@”），需根据需求选择合适的空间进行校准、定位或显示。
角度变量单位转换：VisionPro脚本输出均为弧度制，若需角度制，需使用CogMisc.DegToRad()函数进行转换。
康耐视更新日志：
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