Produkty › Oprogramowanie wizyjne · Cognex VisionPro
Cognex VisionPro i Cognex Designer – oprogramowanie wizyjne PC
Najbardziej elastyczna platforma wizyjna Cognex: narzędzia PatMax, IDMax i LineMax, Edge Learning i Deep Learning, dowolne kamery przemysłowe i pełna kontrola nad aplikacją. Takie systemy prawie zawsze projektują i uruchamiają nasi inżynierowie aplikacyjni – jako największy partner Cognex w Polsce prowadzimy projekt od studium wykonalności do odbioru na linii.
PC / Windows
PatMax · IDMax · LineMax
Edge Learning
Deep Learning na GPU
GigE · 5GigE · CXP · Camera Link
Przegląd
Kiedy kamera inteligentna to za mało
VisionPro to oprogramowanie wizyjne Cognex działające na komputerze PC. Łączy sprawdzone narzędzia regułowe z narzędziami AI w jednym środowisku i pozwala zbudować aplikację dokładnie pod zadanie: wiele kamer, bardzo wysokie rozdzielczości, kamery liniowe, niestandardowa logika i własny interfejs operatora.
Cognex Designer to graficzne środowisko do tworzenia kompletnych aplikacji na bazie VisionPro: akwizycja, narzędzia wizyjne, logika, komunikacja z PLC i HMI w jednym projekcie. VisionPro Deep Learning dokłada narzędzia głębokiego uczenia na GPU do zadań, których nie da się opisać regułami.
To narzędzia dla inżynierów, a nie gotowe produkty „z pudełka”. Dlatego w praktyce aplikację VisionPro proponują, prototypują i uruchamiają nasi inżynierowie aplikacyjni – Ty dostajesz działający system, dokumentację i szkolenie dla utrzymania ruchu.
Najważniejsze cechy
PatMax, IDMax, OCVMax, LineMax, BeadInspect – branżowy standard lokalizacji, odczytu kodów i pomiarów
QuickBuild – graficzne prototypowanie i bloki narzędzi wielokrotnego użytku
Programowanie .NET – pełna kontrola w C# i C++, skrypty, wielowątkowość i wiele rdzeni
Cognex Designer – kompletna aplikacja z HMI i komunikacją bez pisania kodu
Edge Learning – ViDi EL Segment i Classify uczone na 5–10 obrazach
VisionPro Deep Learning – Blue Locate, Red Analyze, Green Classify, Blue Read na GPU NVIDIA
Dowolna akwizycja – kamery matrycowe i liniowe GigE, 5GigE, CoaXPress, Camera Link, USB3
Zastosowania
Gdzie stosujemy VisionPro?
01
Zaawansowana kontrola jakości
Detale wymagające bardzo wysokiej rozdzielczości, kamer liniowych lub szybkich linii – do 65 MP i 330 kl./s.
02
Systemy wielokamerowe
Wiele stacji i kamer zsynchronizowanych w jednej aplikacji z jednym HMI i wspólną komunikacją z PLC.
03
Kamery liniowe i materiały ciągłe
Inspekcja wstęg, folii, blach i dużych powierzchni kamerami liniowymi do 16K – z kartami CXP i Camera Link.
04
Wady trudne do opisania
Kosmetyka powierzchni, tekstury, zmienne defekty i zniekształcony tekst – narzędzia Deep Learning.
VisionPro
Biblioteka narzędzi i środowisko dla inżyniera
QuickBuild
Od obrazu do decyzji w sześciu krokach
W środowisku QuickBuild aplikację składa się graficznie: akwizycja obrazów, dobór i optymalizacja narzędzi, logika aplikacji, decyzja OK/NG, komunikacja i sterowanie, wdrożenie. Bloki narzędzi (tool blocks) łączy się przeciągając wyniki i obrazy, a gotowe bloki można wielokrotnie wykorzystywać w kolejnych projektach.
Konfiguracja akwizycji i trening narzędzi „wskaż i kliknij”
Skrypty i pełne API .NET (C#, C++) dla aplikacji niestandardowych
Wydajność na procesorach wielordzeniowych i wielowątkowych
Lokalizacja i identyfikacja
PatMax, IDMax i OCVMax
PatMax to branżowy standard lokalizacji części i cech – działa przy mylącym tle, zmianach skali, obrotu i oświetlenia. IDMax odczytuje uszkodzone kody DataMatrix, a OCVMax weryfikuje znaki, także druk igłowy z przesunięciem pionowym.
Pomiar i kontrola
LineMax i BeadInspect
LineMax znajduje krawędzie i linie przy niskim kontraście i zaszumionym tle. BeadInspect lokalizuje ściegi kleju i uszczelnień na całej długości i wykrywa przerwy, przewężenia, nadmiar materiału i brak krawędzi.
Cognex Designer
Kompletna aplikacja wizyjna bez pisania kodu
Cognex Designer to graficzne środowisko do budowy całych aplikacji na bazie VisionPro. Zamiast pisać program w C#, inżynier łączy bloki: akwizycję, narzędzia VisionPro i Deep Learning, logikę, bazę danych, komunikację i ekrany operatora.
Prototypowanie
Przepływ aplikacji jako schemat
Akwizycja, inspekcja i przetwarzanie wyników są widoczne jako schemat połączonych bloków. Obszary robocze Deep Learning włącza się do projektu jako blok – Designer obsługuje akwizycję, wyniki i wejścia/wyjścia.
Kamery, narzędzia VisionPro, Deep Learning, logika i dane w jednym projekcie
Komunikacja z PLC i robotami oraz ekrany HMI dla operatora
Szybsze zmiany i łatwiejsze utrzymanie niż w kodzie pisanym od zera
Wdrożenie
Od prototypu do aplikacji produkcyjnej
Ten sam projekt służy do testów na obrazach i do pracy na linii. Nasi inżynierowie przygotowują w Designer aplikację z HMI dopasowanym do stanowiska i diagnostyką – utrzymanie ruchu dostaje czytelny interfejs zamiast kodu źródłowego.
AI w VisionPro
Edge Learning – AI bez złożoności Deep Learning
VisionPro zawiera narzędzia ViDi EL, które uczą się na przykładach – bez strojenia parametrów i bez doświadczenia w wizji. Narzędzia EL łączy się z regułowymi w tym samym środowisku i wdraża jako standardowy blok VisionPro.
ViDi EL Segment
Wyodrębnianie obszarów na 5–10 obrazach
Zaznaczasz interesujące piksele na kilku obrazach, a narzędzie uczy się je oddzielać od tła. Zastosowania: ciała obce, wyodrębnianie części ze sceny, zaznaczanie obszarów wad do dalszego pomiaru narzędziami regułowymi.
ViDi EL Classify
Więcej niż OK/NG
Klasyfikacja części i wad do wielu kategorii, np. OK, rysa, wgniecenie, brak elementu. Trening trwa minuty, a podgląd na żywo pokazuje pewność klasyfikacji (EL Classify) lub mapę segmentacji (EL Segment) – wynik akceptujesz albo douczasz narzędzie.
VisionPro Deep Learning
Deep Learning do najtrudniejszych inspekcji
VisionPro Deep Learning to oprogramowanie AI na GPU do zadań, które przekraczają możliwości algorytmów regułowych: wykrywanie wad, weryfikacja montażu, klasyfikacja i odczyt znaków przy dużej zmienności. Uczy się na przykładach, więc zamiast setek reguł inżynier dostarcza dobrze opisane obrazy.
Narzędzia
Blue Locate i Red Analyze
Blue Locate wyszukuje cechy i obiekty na zaszumionym tle, przy słabym oświetleniu i dużej zmienności części – do weryfikacji montażu i zliczania. Red Analyze wykrywa subtelne wady na różnych tłach i teksturach, tolerując zmiany oświetlenia, położenia i typu defektu.
Narzędzia
Green Classify i Blue Read
Green Classify sortuje produkty i wady według koloru, tekstury, materiału czy opakowania, tolerując naturalną zmienność w klasie. Blue Read odczytuje zdeformowany, przekrzywiony i słabo wytrawiony tekst oraz kody.
Tryby treningu
Tryb kilku próbek i tryb Robust
Tryby zmienia się bez ponownego opisywania obrazów. Tryb kilku próbek (nowa architektura) daje dobre wyniki przy kilku obrazach na klasę i bardzo precyzyjne mapy cieplne. Tryb Robust (Green Classify i Red Analyze) jest odporny na pochylenie kamery, zmiany oświetlenia i balansu bieli – model można przenieść na kolejne linie bez kosztownego doszkalania.
Rzadkie wady, mało próbek, niezrównoważone klasy – tryb kilku próbek
Wiele linii, różna optyka, długoterminowa stabilność – tryb Robust
Automatyczne dostrajanie parametrów jednym kliknięciem
Utrzymanie modelu
Wynik odstający i segmentacja wieloklasowa
Wynik odstający (outlier score) porównuje obrazy z produkcji ze zbiorem treningowym i wskazuje zmiany oświetlenia, ustawienia kamery czy nowe warianty produktu – zanim spadnie jakość inspekcji. Segmentacja wieloklasowa wykrywa kilka klas wad jednym narzędziem, bez osobnych łańcuchów segmentacji i klasyfikacji.
Etykietowanie wspomagane AI i kontroler etykiet wskazujący błędnie opisane obrazy
Przyspieszenie TensorRT na GPU NVIDIA
Integracja z VisionPro i Cognex Designer oraz biblioteki C i .NET
Reguły czy AI?
Dobieramy technologię do zadania, nie odwrotnie
Deep Learning nie zastępuje klasycznej wizji – uzupełnia ją. Pomiary, precyzyjne pozycjonowanie, odczyt kodów i prowadzenie robotów to domena narzędzi regułowych. Złożona kontrola kosmetyczna, klasyfikacja tekstur i materiałów, weryfikacja montażu przy zmiennym położeniu i trudny OCR – to zadania dla AI. W wielu aplikacjach łączymy oba podejścia: PatMax wyznacza obszar, Deep Learning ocenia go, a narzędzia regułowe mierzą wykrytą wadę.
Studium wykonalności na Twoich próbkach przed decyzją o technologii
Dobór kamery, optyki, oświetlenia i komputera z GPU
Uruchomienie, walidacja i szkolenie służb utrzymania ruchu
Dane techniczne
Wymagania i specyfikacja
VisionPro i VisionPro Deep Learning
| Parametr | Specyfikacjawg kart katalogowych Cognex 03/2025 |
|---|---|
| VisionPro | |
| Platforma | Oprogramowanie na komputer PC z systemem Windows |
| Środowiska | QuickBuild (graficzne), API .NET – C#, C++, skrypty; Cognex Designer |
| Narzędzia regułowe | PatMax, IDMax, OCVMax, LineMax, BeadInspect, narzędzia pomiarowe, blob, kalibracja |
| Narzędzia AI | ViDi EL Segment, ViDi EL Classify (Edge Learning) |
| Wydajność | Obsługa procesorów wielordzeniowych i wielowątkowości |
| VisionPro Deep Learning – oprogramowanie | |
| Interfejsy | GUI dla Windows z obsługą wtyczek; biblioteka C (Windows DLL) do treningu i pracy; biblioteka .NET (wrapper C i GUI WPF) |
| Narzędzia | Blue Locate, Red Analyze, Green Classify, Blue Read |
| Funkcje | Tryb kilku próbek, tryb Robust, segmentacja wieloklasowa, wynik odstający, łączenie narzędzi, auto-dostrajanie, TensorRT |
| Formaty obrazów | PNG, BMP, TIFF, JPEG; 1–4 kanały, 8 lub 16 bitów |
| VisionPro Deep Learning – komputer | |
| Procesor | Intel Core i7 lub nowszy (zalecany) |
| GPU | Tylko NVIDIA; zalecane RTX 3080, 3080 Ti, 3090, 4080, 4090 |
| Pamięć GPU | Trening: min. 10 GB; wdrożenie: min. 8 GB |
| Pamięć RAM | Trening: min. 64 GB; wdrożenie: min. 32 GB |
| System operacyjny | Windows 10/11 64-bit, Windows Server 2019/2022 |
| Dysk | SSD, min. 200 GB wolnego miejsca (zalecane) |
| Licencja | 1 wolny port USB na klucz sprzętowy |
| Zasilacz | Moc 1,25 × zapotrzebowania GPU i systemu |
Akcesoria
Kamery przemysłowe Cognex CIC i akcesoria
VisionPro współpracuje z kamerami wielu producentów zgodnymi z GigE Vision, GenICam, CoaXPress i Camera Link. Najprościej i najpewniej działa z kamerami przemysłowymi Cognex CIC – matrycowymi i liniowymi, od 1,3 do 65 MP, z interfejsami GigE, 5GigE, CoaXPress, USB3 i Camera Link, także w wersji IP67 – oraz z kartami akwizycji Cognex, na których można zapisać licencję VisionPro. Pełną listę kamer, kart, adapterów i kabli znajdziesz w katalogu. Dobór kamery, optyki, oświetlenia i karty to część projektu, który przygotowujemy.
Do pobrania
Dokumentacja i podobne produkty
PDF · język angielski · 03/2025
Karta katalogowa VisionPro
QuickBuild, narzędzia ViDi EL, PatMax, IDMax, OCVMax, LineMax i BeadInspect.
PDF · język polski · 03/2025
Karta katalogowa VisionPro Deep Learning
Narzędzia, tryby kilku próbek i Robust, wynik odstający, integracja i wymagania sprzętowe.
PDF · język polski · 01/2026
Katalog kamer przemysłowych Cognex CIC
Kamery GigE, 5GigE, CXP, USB3, Camera Link i IP67, karty akwizycji, adaptery i kable.
Platformy wizyjne Cognex z AI
FAQ
Najczęstsze pytania o VisionPro
VisionPro czy kamera inteligentna In-Sight?
Kamera In-Sight to zintegrowany system konfigurowany w In-Sight Vision Suite – szybki do wdrożenia i łatwy w utrzymaniu. VisionPro na PC wybieramy, gdy aplikacja wymaga wielu kamer, kamer liniowych lub CXP, bardzo wysokiej rozdzielczości, niestandardowej logiki, własnego HMI albo Deep Learning na GPU. Typowe prowadzenie robotów (VGR) bardzo dobrze realizują kamery inteligentne In-Sight – producenci robotów często wręcz je rekomendują. VisionPro wybieramy tylko przy nietypowych konfiguracjach, np. wielu kamerach współpracujących z jednym robotem.
Czym różni się VisionPro od Cognex Designer?
VisionPro to biblioteka narzędzi i środowisko QuickBuild z API .NET. Cognex Designer to graficzne środowisko na bazie VisionPro, w którym buduje się kompletną aplikację – z akwizycją, logiką, komunikacją i HMI – bez pisania kodu.
Edge Learning czy Deep Learning?
Edge Learning (ViDi EL w VisionPro) wymaga 5–10 obrazów i nie potrzebuje GPU – sprawdza się w prostszej segmentacji i klasyfikacji. VisionPro Deep Learning działa na GPU NVIDIA, uczy się na większych zbiorach i rozwiązuje najtrudniejsze zadania: subtelne wady na teksturach, weryfikację montażu przy dużej zmienności, trudny OCR.
Jaki komputer jest potrzebny do VisionPro Deep Learning?
Cognex zaleca procesor Intel Core i7 lub nowszy i kartę NVIDIA RTX (3080–4090). Do treningu: min. 10 GB pamięci GPU i 64 GB RAM, do pracy na linii: min. 8 GB GPU i 32 GB RAM, Windows 10/11 64-bit lub Windows Server. Komputer dobieramy do czasu cyklu aplikacji.
Jak licencjonowane jest VisionPro?
Licencja jest zapisana w kluczu USB lub na karcie akwizycji Cognex. Karty GigE CFG-8734 są dostępne m.in. z licencjami VisionPro Base, Plus, Max, z Cognex Designer i z narzędziami Edge Learning. Pomożemy dobrać wariant do zakresu aplikacji.
Kto uruchamia aplikację VisionPro?
Najczęściej my. Nasi inżynierowie aplikacyjni wykonują studium wykonalności na Twoich próbkach, dobierają kamery, optykę, oświetlenie i komputer, tworzą aplikację w VisionPro lub Cognex Designer, uruchamiają ją na linii i szkolą zespół utrzymania ruchu.
Kontakt
Porozmawiaj z inżynierem aplikacyjnym
Opisz zadanie i prześlij próbki lub zdjęcia. Jako największy partner Cognex w Polsce sprawdzimy wykonalność, zaproponujemy architekturę systemu VisionPro i uruchomimy ją na Twojej linii.