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- Integriertes Deep-Learning-OCR
- Deep-Learning-Anomalieerkennung
- Quad-Core-Prozessor
- Bis zu neun digitale I/O-Ports
- USB‑C und PoE+
Der Zebra NS42 Smart Vision Sensor wurde für anspruchsvolle Machine-Vision-Inspektionen in industriellen Produktionsumgebungen entwickelt. Der Sensor kombiniert klassische Bildverarbeitung mit KI-gestützten Deep-Learning-Funktionen und ermöglicht eine schnelle und präzise Prüfung von Texten, Bauteilen und Produkten. Damit eignet sich der NS42 besonders für Systemintegratoren, Maschinenbauer und Industrieunternehmen, die Qualitätskontrolle, Rückverfolgbarkeit und Automatisierung in einer kompakten Lösung zusammenführen möchten.
Im Mittelpunkt stehen die integrierten Deep-Learning-OCR- und Anomalieerkennungswerkzeuge. Texte und Zeichen können ohne aufwendiges Training zuverlässig gelesen werden, während Abweichungen erkannt werden, die mit traditionellen regelbasierten Verfahren häufig schwer erfassbar sind. Die Bildverarbeitung erfolgt direkt im Sensor, wodurch externe Rechenhardware reduziert werden kann. Der leistungsfähige Quad-Core-Prozessor unterstützt KI-basierte Inspektionsaufgaben und sorgt für eine schnelle Verarbeitung. Über die Zebra Aurora Focus Software lassen sich Prüfaufgaben intuitiv einrichten, bereitstellen und betreiben – sowohl für erfahrene Anwender als auch für neue Nutzer.
Der NS42 unterstützt neben Deep-Learning-Anwendungen auch klassische Machine-Vision- und Barcode-Scanning-Aufgaben. Dank flexibler Konfigurationsmöglichkeiten mit integrierter oder austauschbarer Beleuchtung, verschiedenen Netzwerkoptionen, bis zu neun digitalen I/O-Ports sowie USB‑C und PoE+ lässt sich der Sensor einfach in bestehende Automatisierungsumgebungen integrieren. Typische Einsatzbereiche sind OCR-Prüfungen, Defekterkennung, Montagekontrolle, Etiketten- und Verpackungsprüfung sowie Tracking- und Traceability-Anwendungen in Fertigungs- und Logistikprozessen. Unternehmen erhalten damit eine skalierbare, KI-optimierte Bildverarbeitungslösung für moderne Industrie-4.0-Anwendungen.