PC-basiertes Deep Learning

Mit PC-basiertem Deep Learning sind eine kurze Produktentwicklungszeit und niedrige Integrationskosten möglich. Außerdem punkten PC-basierte Systeme mit einem einfachen und komfortablen Design-In.

Wählen Sie aus unserem Portfolio die passende Kamera für Ihre Deep Learning Applikation

Dank Baslers großer Auswahl ist es sehr einfach, die passende Kamera für ein bestimmtes Deep Learning Vision System zu finden. Das künstliche neuronale Netz (KNN) kann nur so gut arbeiten wie die Qualität der Bilder, die es als Eingabe erhält. Daher spielt die Bildqualität eine wichtige Rolle bei der Entwicklung eines robusten Deep Learning Vision Systems. Finden Sie die passende Basler ace oder Basler MED ace für Ihre Anwendung.

Die Vorteile von Basler Kameras für PC-basiertes Deep Learning sind:

Basler bietet eine große Auswahl an Kameras mit vielen verschiedenen CCD- und CMOS-Bildsensoren an, um die Anforderungen für die spezifische Deep Learning Vision Anwendung zu erfüllen.
Basler unterstützt alle Datenschnittstellen für PC-basierte Vision Systeme wie GigE und USB 3.0.
Die meisten Basler Kameras verfügen über eine interne Bildvorverarbeitung, wodurch zusätzliche Prozessierungsschritte wie De-Bayering, Sharpness Enhancement, Noise Reduction usw. auf der PC-Seite entfallen können.
Basler Kameras liefern äußerst reproduzierbare Ergebnisse.

Verwenden Sie pylon für Deep Learning Anwendungen

Die Basler pylon Camera Software Suite funktioniert für Betriebssysteme wie Windows, Linux x86, Linux ARM, macOS und Android. Gemeinsam mit pypylon – Baslers neuem Interface zur Anbindung von Basler Kameras an die Programmiersprache Python – unterstützt sie die einfache und schnelle Entwicklung von Deep Learning Anwendungen. Die Interoperabilität von pylon und pypylon minimiert die Integrationskosten und ermöglicht eine schnelle und zuverlässige Integration der Kamera in Deep Learning Anwendungen.

Mit pylon und pypylon können alle Basler Kameras problemlos in die gängigsten Machine Vision Bibliotheken für Deep Learning Anwendungen wie MVTec HALCON oder Matrox Imaging Library (MIL) integriert werden.
pylon und pypylon unterstützen die beliebtesten Open-Source Deep Learning Bibliotheken wie Caffe, TensorFlow, Theano sowie die Deep Learning Toolbox von MATLAB®.

Benötigen Sie Hilfe bei der Auswahl der Hardware für Ihre Deep Learning Anwendung?

Wenn Sie Unterstützung bei der Auswahl einer Vision System Hardware für Ihre spezielle Deep Learning Anwendung benötigen, helfen wir Ihnen gerne weiter.

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