友思特方案 | 如何在嵌入式平台上部署高光谱相机
高光谱相机在嵌入式平台部署面临通信、海量数据处理及多平台兼容性挑战。友思特eBUS软件提供专属解决方案：eBUS Receive实现传感器与嵌入式ARM平台（如Jetson、树莓派）的低功耗便捷集成；eBUS Edge则将设备转换为标准GigE Vision/GenICam设备，实现处理结果的协议打包与传输。
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友思特方案 | 如何在嵌入式平台上部署高光谱相机
友思特方案 | 如何提高3D成像设备的部署和设计优势
3D机器视觉市场涵盖多种成像技术，在物体检测、深度测量与自动化决策中发挥关键作用。当前系统集成与成本控制是主要挑战。eBUS Edge等软件方案通过支持GigE Vision与GenICam标准，实现设备即插即用、降低开发复杂度与硬件依赖，助力构建高性价比、易集成且实时性强的3D视觉系统，推动其从高端走向主流应用。
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友思特方案 | 如何提高3D成像设备的部署和设计优势
友思特应用 | 模型链接一应俱全：IC多类别视觉检测一站式解决方案
高精度IC制造工艺需要对产品进行全方位检测以保证工艺质量过关。友思特 Neuro-T 通过调用平台的流程图功能，搭建多类深度学习模型，形成了一站式的视觉检测解决方案。本文将为您详述方案搭建过程与实际应用效果。
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友思特应用 | 模型链接一应俱全：IC多类别视觉检测一站式解决方案
友思特案例 | 让笔划浮动：无代码的深度学习实现多领域的字符检测
提取多种多样字符的信息有利于在日常生活和工业生产中落实标准化和规范化的要求。友思特 Neuro-T的OCR模型基于无代码深度学习算法，轻松实现了精准高效的字符检测。
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友思特案例 | 让笔划浮动：无代码的深度学习实现多领域的字符检测
友思特应用 | 高精度呈现：PCB多类型缺陷检测系统
PCB等电子产品的精密生产制造过程中，往往需要将缺陷问题100%高精度暴露。友思特 PCB 多类型缺陷检测系统，借由Neuro-T深度学习模型自动排查全部微小缺陷，为工业 PCB 生产制造提供了先进可靠的质量保障。
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友思特应用 | 高精度呈现：PCB多类型缺陷检测系统
友思特技术 | 一键解锁：将任意图像设备秒变GigE Vision设备的终极秘诀
物联网发展正在走向轻便和低成本。友思特eBUS Edge软件方案，可将任意图像设备一键升级为GigE Vision设备，让机器视觉便捷处理更进一步。
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友思特技术 | 一键解锁：将任意图像设备秒变GigE Vision设备的终极秘诀
友思特应用 | 描绘未知：数据缺乏场景的缺陷检测方案
深度学习模型帮助工业生产实现更加精确的缺陷检测，但其准确性可能受制于数据样本的数量。友思特 Neuro-T 视觉平台克服了数据缺乏状况的困难，通过零代码设置GAN模型和无监督学习模型，轻松实现缺陷图像的标注、绘制和导出。
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友思特应用 | 描绘未知：数据缺乏场景的缺陷检测方案
友思特产品 | Neuro-R：快速部署实时推理API
友思特Neuro-R集成了各种API，快速融合和预处理图像，使对目标的推理速度满足实际生产需求，实现深度学习算法与工业相机的结合，形成了完整的视觉检测解决方案。
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友思特产品 | Neuro-R：快速部署实时推理API
友思特产品 | Neuro-T： 零代码自动深度学习训练平台
友思特 Neuro-T为传统的深度学习视觉检测方案提供了“自动深度学习”的解决方案，结合自动标注功能，一键生成高性能视觉检测模型，无需AI领域专业知识即可创建深度学习视觉检测模型。
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友思特产品 | Neuro-T： 零代码自动深度学习训练平台
