SICK NOVA 是一款面向工业图像处理的可配置软件平台，广泛适用于多行业的质量检测与自动化应用。凭借直观的网页界面与强大的 AI 能力，无论是经验丰富的视觉工程师，还是初次接触机器视觉的用户，都能快速部署复杂检测任务。它兼容多种视觉硬件，包括 2D 视觉传感器、3D 视觉传感器以及激光扫描仪，并支持通过插件灵活扩展功能，为企业提供高性价比的视觉解决方案。
01、SICK NOVA核心优势
1. 高度可扩展
● 支持 SICK 全系列 2D / 3D 视觉传感器及激光扫描仪
● 提供多级工具集(含 Deep Learning 工具)
● 可通过 SICK AppPool 获取标准插件或定制插件
● 基于 SICK AppSpace 实现个性化功能开发
2. 极致易用
● 基于 Web 的操作界面，无需安装软件
● 点击式配置，快速上手
● 内置帮助功能，降低学习成本
3. 强大 AI 能力
● 支持本地端与云端 Deep Learning
● 覆盖检测、分类、识别、分割等多种任务
● 少量样本即可训练，快速落地
02、AI 工具全景解析
工具1：AI异常检测工具(AI Anomaly Detection)
应用场景：发现不可预测的缺陷
AI异常检测工具可发现图像中的异常情况，适用于缺陷不可预见的复杂应用。该工具的应用范围是用于检查表面、焊缝、胶珠或钎焊件以及注塑模具。
示教时只需要合格件图像，该工具会返回“合格”或“不合格”的结果。在异常热图上显示识别出的缺陷。
异常检测工具可在设备上快速轻松地创建应用，并可直接在设备上示教多达 100 张图像。
工具2：AI分类工具(AI Classification)
应用场景：对物体进行分类/分拣
AI分类工具用于物体分类，适用于与可变形、可变、有机和反射物料相关的复杂分级和分类任务。除了不同物体的分类，该工具还有助于进行安装检查和缺陷分级。该工具用所有级别的图像进行训练，并将图像中一个点上检测到的物体级别作为结果返回。
它支持在设备上进行训练，实现快速简便的应用设置。此外，该人工智能工具只需要少量的图像，并且可以直接在设备上用多达 100 张图像进行训练。
AI Classification (dStudio) 支持使用 SICK dStudio 服务进行训练，用于标记、训练和评估，以创建一个优化的神经网络，在 Edge 设备上直接运行经过训练的神经网络时，获得更高的测量精度和执行速度。即使有大量图像，该解决方案也能轻松进行培训。
工具3：AI目标识别工具(AI Object Detection)
应用场景：查找、定位、分类并统计已知类型的物体数量
AI目标识别工具用于对物体搜索、计数和定位，所有这三项任务都可以通过同一工具完成。这种综合功能非常适合完整性检查等应用。该功能确保在继续生产过程或包装过程之前，物体的位置正确、数量正确且无缺陷。此外，当图像中的物体数量变化或轻微重叠时，它也是优选的解决方案。
AI目标识别工具支持设备训练，适用于在所采集图像中查找物体特点。该工具最多可训练 100 张图像，非常适合计数应用。结果显示为所识别物体上的一个点。
AI目标识别工具(dStudio) 支持使用 SICK dStudio 服务进行训练，用于检测(即查找)所采集图像中的物体。由此检测到的物体以边界框的形式出现，边界框表示物体的级别、大小和位置。
工具4：AI斑点检测工具(AI Blob Finder)
应用场景：以像素级精度查找、定位、分类并统计已知类型的物体数量
AI斑点检测工具(dStudio)借助训练有素的神经网络，利用实例分割技术检测定义区域内的物体并对物体计数。它支持测量物体的尺寸(长度、宽度和面积)，因此非常适合需要对物体计数、分拣、测量及定位的质量管理应用。
在实例分割中，能够识别图像中的所有物体，并逐像素将它们相互分离。通过这种方式，不仅可以识别出存在哪些物体(例如苹果和梨)，还能绘制出每个物体的轮廓——即使存在多个相互重叠的同类物体。
与AI目标识别工具仅在物体周围输出边界框不同，AI斑点检测工具可为每个目标生成像素级的精确分割蒙版，实现更高精度的识别与分析。该能力在物体高度重叠或边界复杂的场景中尤为适用。同时，它还支持对微小裂纹、表面异常等细微缺陷进行高精度尺寸测量，并可准确统计各类物料的数量。
结语：
SICK NOVA将标准机器视觉能力、先进的 AI 技术与高度灵活的扩展架构融为一体，构建出一个统一、高效且易于部署的工业视觉平台。无论是基础检测还是复杂缺陷识别，用户都可以通过简单配置快速落地应用，并根据需求持续扩展功能。在保障检测精度与稳定性的同时，显著降低系统开发与运维成本，帮助企业加速实现更智能、更高效的自动化生产与质量控制。
（西克）
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