ThunderVision: differenze tra le versioni
(Creata pagina con "[https://docs-thundervision.qcsnet.it/docs/1.3/overview ThunderVision] è il sistema di visione di QCSNET Srl di qualità industriale. miniatura") |
Nessun oggetto della modifica |
||
| Riga 1: | Riga 1: | ||
[https://docs-thundervision.qcsnet.it/docs/1.3/overview ThunderVision] è il sistema di visione di QCSNET Srl di qualità industriale. | [https://docs-thundervision.qcsnet.it/docs/1.3/overview ThunderVision] è il sistema di visione di [https://qcsnet.it QCSNET Srl] di qualità industriale. | ||
[[File:Thunder Vision logo.png|miniatura]] | |||
Utilizzando la comunicazione di rete, ThunderVision® riesce a gestire qualsiasi interazione necessaria con il mondo esterno: PLC, server, database, API REST, API SOAP, FTP, SMB. | |||
Grazie all'add-on Deep Learning, che offre un set completo di strumenti di deep learning di qualità industriale, è possibile risolvere problemi troppo complessi per gli algoritmi di visione artificiale tradizionali. | |||
ThunderVision® è scritto in C++. | |||
ThunderVision® utilizza anche il linguaggio di programmazione Python, per velocizzare fasi di test e innovazione particolari. | |||
Quando vengono scritti, in Python, specifici algoritmi o funzioni dedicati alla risoluzione di un particolare task, vengono successivamente riscritti in C++ per il deployment in produzione. | |||
ThunderVision® utilizza librerie software proprietarie sviluppate da [https://qcsnet.it QCSNET], open source e di terze parti per garantire la risoluzione delle molteplici sfide della visione artificiale. | |||
Alcuni framework open source che utilizza ThunderVision® sono: OpenCV, TensorFlow, Keras, Caffe, OpenAI.[[File:Thunder Vision logo.png|miniatura]] | |||
Versione attuale delle 16:57, 18 nov 2023
ThunderVision è il sistema di visione di QCSNET Srl di qualità industriale.
Utilizzando la comunicazione di rete, ThunderVision® riesce a gestire qualsiasi interazione necessaria con il mondo esterno: PLC, server, database, API REST, API SOAP, FTP, SMB.
Grazie all'add-on Deep Learning, che offre un set completo di strumenti di deep learning di qualità industriale, è possibile risolvere problemi troppo complessi per gli algoritmi di visione artificiale tradizionali.
ThunderVision® è scritto in C++.
ThunderVision® utilizza anche il linguaggio di programmazione Python, per velocizzare fasi di test e innovazione particolari.
Quando vengono scritti, in Python, specifici algoritmi o funzioni dedicati alla risoluzione di un particolare task, vengono successivamente riscritti in C++ per il deployment in produzione.
ThunderVision® utilizza librerie software proprietarie sviluppate da QCSNET, open source e di terze parti per garantire la risoluzione delle molteplici sfide della visione artificiale.
Alcuni framework open source che utilizza ThunderVision® sono: OpenCV, TensorFlow, Keras, Caffe, OpenAI.
