VCO-6000-CFL 機器視覺電腦系列專注於在嚴苛環境下驅動豐富的視覺資料處理。這些可擴展的嵌入式電腦採用英特爾® 第九代酷睿處理器和 Q370 晶片組 PCH 的先進處理能力，可在瞬態、高要求和行動部署環境中實現快速響應的視覺分析。 VCO-6000-CFL 機器視覺電腦系列支援強大的處理能力、面向未來的儲存技術和高速連接，可在嚴苛的邊緣環境中實現更可靠、更有效率的處理。
下載產品簡介
VCO-6000-CFL-2-2PWR 機器視覺計算機，配備第九代英特爾® 酷睿™ CFL-R S 處理器，支援 2 倍擴展，雙電源輸入
原價 total regular price: $1,887.00
第九代英特爾®處理器和Q370晶片組為複雜環境下的響應迅速的視覺依賴型運算提供了強大的處理能力和物聯網支援。
VCO-6000-CFL 機器視覺電腦系列透過平衡 CPU 和 GPU 效能核心之間的工作負載，提供多層處理和即時智慧。這款視覺電腦的前置 PCIe 擴充插槽可安裝全長全高規格的 GPU 效能加速器。 GPU 等圖形加速器使智慧型裝置能夠運行機器學習演算法，對來自各種物聯網感測器的數據進行推理分析。
VCO-6000-CFL 機器視覺電腦系列在效能和可靠性方面提供了更高水準的擴展能力。其獨特的 PCIe 插槽托架設計可輕鬆安裝和使用全尺寸 PCIe x16 GPU 加速卡。簡易可調的機械支架提供鎖定加固，確保其抗衝擊和抗振動。
VCO-6000-CFL 機器視覺電腦系列透過在關鍵部位進行散熱，確保了極致的可靠性。超導鋁製散熱器可配合熱插拔智慧風扇模組，能夠根據溫度讀數調節性能，從而有效散熱。此外，此熱插拔風扇模組還可輕鬆拆卸，方便現場更換或快速維護。
VCO-6000-CFL 機器視覺計算機系列支援高速 NVMe 存儲，可顯著提升資料使用率。板載 M.2 NVMe 固態硬碟支援 PCIe 3.0 x4 效能，能夠有效率地為整合 CPU 和 GPU 提供大量數據，滿足複雜的數據快取應用需求。高速資料傳輸可實現更靈敏的邊緣機器視覺、自動化和推理分析。
透過 4 個熱插拔 M.2 托架，輕鬆應對電腦視覺挑戰，實現疾速硬體加速。 VCO-6000-CFL 機器視覺電腦採用獨立的 M.2 托架，將效能和儲存提升至全新高度。每個 M.2 托架均支援 TPU、M.2 加速器和 NVMe 儲存等尖端技術。
VCO-6000-CFL 機器視覺電腦系列支援兩個熱插拔外部 SATA SSD/HDD 硬碟位元和兩個內建硬碟位，可建立可擴充的 RAID 解決方案。外接 2.5 吋硬碟位元支援 SATA 硬碟的熱插拔更換，簡化了維護和容量升級流程。
VCO-6000-CFL 機器視覺電腦系列採用 Wi-Fi 6 和藍牙 5 技術，可可靠地連接無線感測器和網路系統。雙 SIM 卡槽可在行動或遠端邊緣部署環境中提供持續的 4G/LTE 蜂窩網路連線。
VCO-6000-CFL 機器視覺電腦系列採用領先的 I/O 選項，可實現高度可擴展的工業 4.0 解決方案。可靠的串行端口、多顯示輸出和高速 USB 確保了流暢的集成，並為嚴苛的邊緣部署提供了豐富的可擴展性。
VCO-6000-CFL 機器視覺計算機採用雙電源輸入方案，可實現穩定且高效的供電，並支援寬電壓範圍。其模組化設計可為 GPU、TPU、M.2 加速器和 NVMe 儲存等尖端技術提供強大支援。
VCO-6000-CFL 機器視覺電腦系列採用堅固耐用的硬件，可在嚴苛、偏遠和動態的環境中提供安全保障。
5秒至2小時動力點火管理
TMP 2.0：確保邊緣物聯網部署安全
工業自動化
VCO-6000-CFL系列機器視覺計算機能夠辨識和解讀視覺數據，獨立完成各種任務。透過GPU和NVMe加速技術，無需耗時且容易出錯的人工幹預即可做出即時決策。工業流程可進行獨立最佳化，進而提高安全性、效率並節省資源。
計量學和缺陷檢測
VCO-6000-CFL 機器視覺電腦系列採用加速的 GPU 和 NVMe 技術，應用於動態空間中的工業光學應用。該解決方案能夠快速識別並「理解」其採集的關於物體和數值的視覺數據，並判斷是否存在像差或缺陷。 VCO-6000-CFL 機器視覺電腦系列有助於製造業維持品質、純度和可維護性的高標準。
監視
視訊分析技術將堅固耐用的邊緣監控系統轉變為智慧安全保障和商業洞察工具。應用於 PoE 攝影機資料的推理分析可用於行為預測、人臉辨識以及物體或威脅偵測。監控影片還可以為智慧城市和設施管理人員提供深入的洞察，從而改善交通流量、簡化門禁流程並優化運輸調度。
智慧交通
開發和改進自動駕駛系統和駕駛輔助系統（ADAS）需要從各種高解析度攝影機和車輛感測器獲取大量真實世界數據，以訓練自動駕駛汽車（AV）和高級駕駛輔助系統（ADAS）演算法。取得這些數據需要專用的運算解決方案，能夠快速、準確地即時儲存和記錄數據。
