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Cognex Germany Inc

Cognex est une entreprise américaine fondée en 1981 et basée à Natick, dans le Massachusetts, spécialisée dans la vision industrielle, l’imagerie industrielle et les technologies d’automatisation. L’entreprise développe des systèmes de vision, des solutions d’inspection basées sur l’IA, des lecteurs de codes-barres industriels, des capteurs de vision et des logiciels de vision industrielle destinés à améliorer les opérations de fabrication et de logistique. Ses technologies permettent le contrôle qualité automatisé, la détection de défauts, le guidage de robots, la traçabilité et l’optimisation des processus dans des secteurs tels que l’automobile, l’électronique, les biens de consommation, les dispositifs médicaux, les semi-conducteurs, l’entreposage et la distribution. Cognex se distingue par l’intégration de l’intelligence artificielle, de capacités d’apprentissage profond (deep learning), d’une fiabilité de niveau industriel et de plateformes d’automatisation évolutives soutenant les initiatives de transformation numérique. Présente dans plus de 30 pays, l’entreprise accompagne les industriels et les acteurs de la logistique dans l’amélioration de leur productivité, de leur qualité et de leur efficacité opérationnelle grâce à une automatisation intelligente.
  www.cognex.com
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Un système de vision 3D ouvre de nouvelles possibilités pour l'inspection automatisée

Un nouveau système de vision 3D permet désormais d'inspecter des pièces en 3D aussi facilement qu'avec une caméra intelligente en 2D. Alors que l'inspection optique en 3D nécessitait auparavant beaucoup de programmation, la nouvelle technologie de Cognex délivre une meilleure qualité d'image tout en simplifiant le développement d'application.

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L'association de la vision industrielle et du deep learning offre aux entreprises d’innombrables possibilités d'amélioration opérationnelle ainsi que de leur ROI

Pour optimiser l'investissement dans ces technologies, il est essentiel de savoir différencier vision industrielle traditionnelle et deep learning, et de comprendre en quoi celles-ci sont complémentaires et non concurrentes. Cet article apporte un éclairage dans ce domaine.

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