康耐视基于AI的全新货品检测系统使用边缘学习技术改进物流运营
作为全球工业机器视觉领域的领导者之一，康耐视公司（纳斯达克：CGNX）推出了专为物流业开发的In-Sight 2800 Detector。In-Sight 2800 Detector构建于康耐视In-Sight平台，利用基于AI的边缘学习技术实现分拣流程自动化，并提高物流检测准确性。
“In-Sight 2800 Detector代表一项重大物流创新突破，”康耐视解决方案副总裁Shweta Kabadi表示，“基于边缘学习的检测将降低成本，提高处理量，并使AI技术适用于不同规模的物流设施，最终促进物流仓库实现更大规模的自动化。”
In-Sight 2800 Detector可解决具有挑战性的物品检测应用，包括检测分拣机上、周转箱内或托盘上是否存在货品、分类不同包裹类型及识别输送带堵塞等流程问题。边缘学习技术甚至能够检测复杂或低对比度背景上的货品。
In-Sight 2800 Detector只需不到15分钟即可完成设置。由于采用了边缘学习技术，此系统可以直接在设备上进行训练，并且仅需较小的图像集，并无需编程技能。物流设施将能快速享受此技术带来的优势，并避免成本高昂的停机时间。
“凭借In-Sight 2800 Detector，我们能够立即检测其他解决方案无法检测的产品，” SDI Industries Inc（康耐视客户）研究和产品开发副总裁Dave Bodenheimer表示，“我们的客户对此系统的使用效果非常满意。In-Sight 2800 Detector给存在/缺失、检测和简单分类应用领域带来了重大突破。”
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