透明愿景由十几个系统

神经视觉是一款处于机器视觉前沿的人工智能和深度学习软件。

传统的机器视觉本质上高度依赖于严格控制的环境、严格的位置公差，并最终依赖于视觉程序员的技能。这取决于工程师提出的每一个算法需要检查某个部分-无论是测量，颜色，正确的位置或任何介于两者之间的东西。但如果他们遗漏了什么呢?如果有一些他们不知道的重要参数呢?

这一直是与传统机器视觉的共同斗争，导致大量时间花在测试和排除各种可能性方面的疑惑。简单地说，在传统的视觉空间中，该系统只与编程它的工程师一样好。

八个系统创建了神经愿景，以允许一个人没有机器视觉体验来检查和分类产品。传统上，机器视觉系统通过拥有经验丰富的程序员来决定分析算法的独特组合来检查图像。通过神经愿景，操作员只需点击感兴趣的项目，并且在幕后数百万个组合中应用了相同的操作，寻找任何识别良好或坏产品的任何重复模式或关键测量。

通过这种方式，客户现在可以控制检查标准的客户，而不是让客户完全依赖愿景公司的技能和专业知识。这为他们提供了独特的调整或设计其产品视觉检查的能力。

神经愿景和其他机器视觉平台之间最重要的差异是客户现在控制“编程”。客户决定在学习模型中纳入哪些产品图像，但实际上并不知道任何编程。“编程”现在只是点击操作。

公司被机器视觉集成商束缚住的旧模式已经不再有效，因为这种关系完全基于机器视觉对客户来说就像一个“黑盒子”。赛思的目标是使用最新一代的技术，把权力放在客户的手中，让他们决定什么将通过或失败。在这个新模型中，系统的初始设计需要一个集成商，但是客户可以根据需要自由地进行设计检查。公司永远都是自己产品的专家，所以通过给他们设计检查的能力，他们能够利用他们现有的知识。

Cyth销售的是工具而不是专业知识。想想任何现成的文字处理软件，这些程序就像一个工具，可以让你填写特定的信息，并一次又一次地自定义它。类似地，Cyth为客户提供了定制其检查需求的工具。

缩略图显示客户在开发周期早期遵循的道路。这个过程是不可能的五年前。神经愿景是一种“在购买之前尝试”模型，传统的机器视觉无法获得，因为所涉及的编程量。

这是机器视觉的一个令人兴奋的新领域。由于缺乏必要的视觉知识，以及对复杂部件进行主观或有机检查的能力，神经视觉正在推动多个行业的突破。这个新软件允许客户在支付完整的系统开发费用之前对他们的解决方案有一个自信的理解。最终，神经视觉为公司提供了工具，让他们在自己的产品检查中超越专家。