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고객은 Basler의 카메라를 알고 있고 이를 신뢰합니다. 하지만 비전 시스템을 구성하는 것은 카메라뿐만이 아닙니다. Basler는 고객에게 폭넓은 비전 구성 요소 포트폴리오를 제공합니다. 모든 구성 요소는 엄격한 테스트를 거쳐 Basler 카메라에 대한 고객의 기대 수준과 마찬가지로 고품질 표준을 따릅니다.
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지능형 구조 인식, 정확한 오브젝트 위치 선정과 강력한 코드 인식: 카메라 제어 및 이미지 획득을 통해 한 번에 디자인 및 테스트하고 해당 어플리케이션에 유연하게 통합할 수 있습니다! Basler의 카메라 포트폴리오와 완벽한 조화를 이룹니다. 지금 무료로 테스트해보세요!
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Embedded vision meets simplicity: We focus on the simple integration of vision with embedded designs. In this way, we help our customers develop applications that create a smarter future.
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Color cameras can be calibrated in seconds for maximum color fidelity, i.e. for reproducible, standardized color information. In the video we show you how.
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딥 러닝 알고리즘은 오늘날 많은 분야에서 이미 의료 이미징을 지원하고 있으며 X- 레이, 초음파, CT 및 MRI 검사와 같은 모든 방법을 포함합니다. 진단 절차의 자동화는 환자와 의사 모두에게 이점을 제공합니다. 검사 결과의 정확성과 신뢰성을 높이고 진단서를 보다 쉽게 작성할 수 있으며 개별 맞춤형 치료의 질을 높일 수 있습니다.
많은 경우, 인공 신경망을 사용하기 위한 기본 전제 조건은 머신 비전입니다. Basler 백서에서는 Basler의 제품 관리자 피터 베링거(Peter Behringer)가 일반적인 화상 처리 프로세스의 4 단계를 설명하고 딥 러닝을 위한 3가지 비전 시스템인 임베디드 시스템, PC 기반 시스템 및 FPGA 프레임 그래버 기반 시스템을 비교합니다.
머신 비전과 관련하여 딥 러닝에 대해 보다 자세히 알고 싶으신가요? Basler 백서 "화상 처리 작업에서의 인공 지능
"은 딥 러닝 기반 기능과 기존 이미지 분석 방법을 비교합니다.
