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Tecnología de análisis de imagen Hotbars™: Una nueva base para la lectura de códigos de barras 1D

Una nueva base para la lectura de códigos de barras 1D: Tecnología de análisis de imagen Hotbars™

La nueva base para la lectura de códigos de barras 1D: Tecnología de análisis de imagen Hotbars™ Por Bill Silver, vicepresidente senior y socio principal, Cognex Corporation

Antecedentes de Hotbars Si hay algo claro en la tecnología moderna es que lo digital acabará desplazando a lo analógico y que el estado sólido sustituirá al mecánico. Ya sea en la música o en el vídeo, en la edición o en la fotografía, en las telecomunicaciones o en el control de motores, la historia es muy parecida. Las máquinas mecánicas y analógicas llevan con nosotros décadas, posiblemente siglos. Son tecnologías maduras: sus problemas se han eliminado, los costes se han ajustado al máximo y sus puntos débiles y fuertes son sobradamente conocidos. De momento las nuevas tecnologías digitales de estado sólido han prometido mucho y ofrecido poco, pero con la innovación y el desarrollo continuados llegarán a dominar el mercado. Lo mismo ocurrirá con los lectores de códigos de barras lineales. Actualmente el mercado está dominado por los maduros lectores láser optomecánicos. Ya sabemos las condiciones de impresión y presentación que deben reunir los códigos de barras para lograr velocidades de lectura aceptables. En este sentido, el procesamiento de señales 1D (unidimensionales) permite, gracias a su sencillez, conseguir una velocidad de lectura bastante aceptable. El láser es fácil de enfocar y capaz de proyectar gran cantidad de luz en un punto concreto del objeto, ofreciendo una excelente profundidad de campo, mientras que los sistemas de lectura mecánicos pueden cubrir un amplio campo de visión. Décadas de desarrollo y la competencia han reducido los costes hasta el mínimo posible. Por otro lado, también conocemos los puntos débiles de los lectores láser: necesitan un sistema de lectura mecánico que tiene piezas móviles, muy sujetas al desgaste. Dado que solo visualizan una línea de lectura cada vez, los lectores láser tienen muy poca capacidad para aprovechar la redundancia inherente a un código lineal, que permite leer códigos dañados o mal impresos. Los lectores láser no captan imágenes del objeto, una característica que mejora el resultado al permitir registrar imágenes de los objetos mal leídos. Y al no formar imágenes, los lectores láser tampoco leen los símbolos 2D (bidimensionales). Una de las alternativas a los escáneres láser es utilizar una cámara de exploración de líneas para crear imágenes 2D grandes del objeto que se desplaza por la cinta transportadora, en el cual hay uno o varios códigos de barras adheridos. Los lectores de códigos de barras de exploración de líneas leen con más rapidez los códigos mal impresos o dañados y son capaces 11

de registrar imágenes de los objetos mal leídos. Sin embargo, el equipo suele ser caro y difícil de configurar y mantener. Parte de la dificultad estriba en que los sistemas de exploración de líneas requieren codificadores optomecánicos para hacer un seguimiento del movimiento de las cintas transportadoras, sujetas al desgaste y los reemplazos. La alternativa digital, 100% de estado sólido, a los lectores láser optomecánicos utiliza un lector de imágenes 2D (igual que el de las cámaras digitales) y un microprocesador para analizar las imágenes. Los lectores de códigos de barras basados en imágenes no tienen piezas móviles y prometen mejores resultados con códigos mal impresos o dañados, la capacidad de guardar imágenes de objetos mal leídos y la posibilidad de leer símbolos 2D. Pero como es habitual con todas las nuevas tecnologías, los resultados no han sido los esperados. Se han encontrado fallos en el análisis y en la formación de imágenes (tanto en la iluminación como en la óptica). Los avances continuados en formación de imágenes han permitido conseguir importantes mejoras en visualización y profundidad de campo, debilitando el punto fuerte tradicional del láser. Las LED de alta intensidad pueden ahora iluminar un campo de visión amplio y permitir unos tiempos cortos de obturación, necesarios para congelar el movimiento. Las lentes líquidas controladas por ordenador enfocan rápidamente un área amplia sin motores ni ninguna otra pieza mecánica. Sensores de imagen, disponibles a bajo precio gracias a los avances en fotografía digital pueden ofrecer imágenes de varios megapíxeles a frecuencias altas. Los proveedores de lectores de códigos de barras capaces de aprovechar estos adelantos pueden ofrecer sistemas de formación de imágenes que permitan al lector de códigos de barras competir seriamente con los lectores láser tradicionales. Hasta hace poco, los avances en análisis de imágenes no han podido seguir el ritmo de la formación de imágenes. Los sistemas modernos baratos pueden enviar miles de millones de píxeles de alta calidad por segundo al microprocesador, pero las técnicas de análisis de imagen más antiguas no pueden ni seguir la velocidad, ni aprovechar la calidad. En los dos últimos años he dirigido un equipo de ingenieros en Cognex que han visto en esta carencia una oportunidad para liderar la transición a la tecnología digital, llevando los lectores de códigos de barras basados en imágenes a un nivel de madurez capaz de superar en rendimiento a los lectores láser optomecánicos. Fruto de este esfuerzo es la tecnología con patente en trámite Hotbars™, un nuevo sistema de análisis de imagen de alto rendimiento diseñado específicamente para servir de base a la próxima generación de lectores de códigos de barras Cognex DataMan®. Hotbars integra las principales capacidades de análisis de imágenes 2D que se necesitan para la lectura de códigos de barras omnidirecionales: encontrar los códigos de barras y extraer las señales 1D para su decodificación.

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El sistema se basa en una base matemática sólida, que utiliza algoritmos perfectamente adaptados a la moderna arquitectura de procesamiento de señales digitales (DSP) y se beneficia de una codificación manual meticulosa de las secciones del software imprescindibles para la velocidad. El resultado es una alta fiabilidad debido a que sigue estas directrices de análisis de imágenes gracias a que Cognex es pionera desde hace 30 años en la visión de máquinas industriales: • Diseño de fotomecánica invariable, la propiedad que hace que los resultados de los análisis de las imágenes sean prácticamente independientes del brillo y el contraste general de la imagen. • Evitar umbrales. Cuando no sea posible evitarlos, se preferirá los parciales a los totales. Si no es posible evitar los umbrales totales, se pospondrán hasta más tarde en el análisis. • Consiga la máxima información posible de una imagen entendiendo y aprovechando los efectos de la geometría cuadricular de píxeles. La cuadrícula de píxeles es una matriz de cuadrados, semejante a un tablero de ajedrez fuertemente anisotrópica, lo que significa que sus detalles gráficos varían dependiendo de su orientación respecto a los cuadrados de la cuadrícula. Cuando no se tienen en cuenta estos efectos se pierde información y se gana cuando se consideran como es debido.

Buscador Hotbars El buscador Hotbars analiza la imagen fuente y genera una lista de regiones donde es probable que haya un código de barras junto con la orientación y otras propiedades del código de barras. El buscador es un supervisor de todo el sistema: determina las regiones en las que se intentará hacer una decodificación por lo que tiene un profundo efecto en el rendimiento y la velocidad. Para poder leer un código de barras es necesario que ocupe una región identificada por el buscador y las regiones identificadas que no contengan códigos de barras, ralentizarán el sistema que perderá tiempo intentando decodificarlas inútilmente. Es más, el buscador es el único componente del sistema que toca cada píxel de la imagen fuente y que, como mencionamos anteriormente, alcanza la inestimable velocidad de miles de millones por segundo. No hay duda de que la fiabilidad y la velocidad son esenciales. El método que utilizaban algunos lectores antiguos basados en imágenes para encontrar códigos de barras consistía en imitar a los lectores láser depositando la imagen en una serie de líneas de exploración virtuales a lo largo de las cuales se extraían las señales 1D, que eran la prueba de la existencia de códigos de barras. Para alcanzar una velocidad razonable, estas líneas de exploración virtuales solían comprender un conjunto de orientaciones limitadas, por ejemplo, múltiplos de 45°, y un conjunto limitado de posiciones. La gran mayoría de píxeles no se examinaban, un atajo que ocasionaba errores y estropeaba los resultados.

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El buscador Hotbars utiliza un método distinto basado en los análisis de textura onmidireccional para ofrecer información más fiable y completa. Omnidireccional significa ofrecer resultados fiables independientemente de la orientación del código de barras. La textura hace referencia a las propiedades geométricas de los detalles gráficos cercanos a la imagen, especialmente las propiedades que dan prueba de la existencia de un código de barras próximo. Para el buscador Hotbars esas propiedades indican que una zona vecina puede contener líneas paralelas. Tras evaluar las zonas vecinas y analizar la probabilidad de que contengan códigos, un algoritmo de agrupación une las zonas probables en regiones más completas. Estas regiones se analizarán de nuevo y se filtrarán para generar el grupo definitivo que será sometido a intentos de decodificación. El buscador Hotbars no tarda más que unos nanosegundos por cada píxel de la imagen fuente con un DSP relativamente barato. Gracias a la meticulosa codificación manual de las instrucciones y a un control avanzado de la memoria es posible ejecutar el buscador de Hotbars con solo un puñado de relojes procesadores por cada píxel fuente. Examinando cada píxel con métodos que sigan las directrices de análisis de imágenes antes mencionadas se consiguen resultados altamente fiables.

Extracción de señales con Hotbars Una vez identificadas las zonas que probablemente contienen códigos de barras, es posible intentar la decodificación. En este punto, la operación fundamental de análisis de imágenes es la extracción de una señal digital 1D de la imagen fuente 2D a lo largo de una línea de la orientación dada, denominada „línea de proyección”. Todos los demás aspectos de la decodificación utilizan estas señales 1D, por lo que no son operaciones de análisis de imagen. La extracción de señales 1D tiene una larga tradición en la visión industrial, con una variedad considerable de métodos. Hay cuatro criterios útiles para evaluar estos métodos: • Precisión geométrica: hace referencia a la fiabilidad con que la señal 1D conserva la geometría de los detalles de la imagen. Para los códigos de barras significa la distancia de las barras y los espacios y su importancia es considerable para una decodificación de calidad. • Resolución: define la capacidad para reproducir, con razonable fiabilidad, los pequeños detalles a lo largo de la línea de proyección; en nuestro caso serían las barras y los espacios individuales. La resolución depende, en parte, de la distancia de las muestras de la señal 1D, que debe ser menor cuanto mayor es la resolución. Sin embargo, la resolución puede limitarse con dispositivos de formación de imágenes, especialmente las partes borrosas causadas por el movimiento o por un enfoque imperfecto. La resolución también puede verse limitada por la borrosidad introducida durante la extracción de señales 1D.

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• Reducción del ruido: es la capacidad de reducir el ruido de las señales 1D aprovechando la redundancia inherente en los códigos de barras lineales, generalmente con promediación de las señales a lo largo de las barras o los espacios. • Velocidad: es la rapidez a la que pueden extraerse las señales 1D o el tiempo equivalente en hacerlo, y depende de la longitud de la señal en cuestión. Para entender mejor estos criterios y el rendimiento revolucionario que ofrece la extracción de las señales Hotbars, conviene describir brevemente algunos métodos convencionales. En el caso más simple, en que la línea de proyección se sitúa en la orientación horizontal, vertical o diagonal de la cuadrícula de píxeles, la extracción de señales 1D se realiza copiando los valores de los píxeles en esas direcciones especiales, como se muestra en la Figura 1. Como la distancia de los píxeles en esas direcciones es uniforme, se consigue una alta precisión geométrica. La copia no introduce borrosidad adicional, por lo que la resolución solo está limitada por la formación de la imagen y la distancia (1 píxel) de las muestras de la señal 1D (o la distancia de 1,4 píxeles en dirección diagonal). El ruido no se reduce porque no hay promediación de señales. La copia es trivial desde el punto de vista informático, lo que la hace potencialmente muy veloz, aunque tiene una limitación: la velocidad de la memoria, mucho más lenta para líneas no horizontales. Para reducir el ruido, el sencillo ejemplo de la Figura 1 puede aumentarse aprovechando los píxeles perpendiculares a la línea de proyección, como se muestra en la Figura 2. La precisión geométrica y la

resolución no se ven afectadas por la promediación de las señales en este ejemplo, y la velocidad es un poco menor debido, sobre todo, a la necesidad de recuperar píxeles adicionales de la memoria. Los ejemplos de las figuras 1 y 2 permiten familiarizarse con los conceptos básicos de la extracción de señales 1D, pero no son útiles para la lectura de códigos de barras porque las líneas de proyección no pueden, en general, limitarse a orientaciones horizontales, verticales y diagonales. En otras orientaciones la cuadrícula de píxeles es mucho menos cooperativa, por lo que requiere técnicas más avanzadas. Uno de estos métodos utilizado desde hace décadas y que aun es empleado por algunos lectores de códigos de barras es el denominado „algoritmo de líneas de Bresenham”, bautizado en honor a su inventor y empleado originalmente para trazar líneas en diseño gráfico por ordenador. Este método avanza un píxel a lo largo de las filas, las columnas o las diagonales de forma que los píxeles visitados se sitúan a lo largo de la línea de proyección, como se observa en el ejemplo de la Figura 3. La ventaja principal del método Bresenham es la simplicidad de los cálculos que utiliza, lo cual lo hace potencialmente muy rápido, aunque tiene de nuevo una limitación: la velocidad de la memoria. Sin embargo, la precisión geométrica es baja porque los pasos horizontales, verticales y diagonales viajan cada uno a una distancia distinta a lo largo de la línea de proyección, generando una señal 1D que no reproduce fielmente la distancia relativa de las barras y espacios. No introduce borrosidad, por lo que la resolución solo está limitada por la formación de imágenes y la distancia a lo largo de la línea de proyección de los píxeles elegidos y tampoco hay reducción del ruido. Para conseguir una precisión geométrica alta, una buena reducción del ruido y una resolución aceptable, los métodos modernos y punteros giran eficazmente una porción de la imagen para que la línea de proyección quede horizontal, permitiendo usar el sencillo método de la Figura 2. Los métodos empleados para girar las imágenes digitales consisten básicamente en una forma de interpolación que calcula los valores de los píxeles en distintos puntos entre los cuadrados de la cuadrícula de píxeles. Las dos formas de interpolación más populares son la

Figura 1. Cuadrícula de píxeles con líneas de proyección simples horizontales y diagonales; muestra los píxeles que se copiarán

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Figura 2. Línea de proyección horizontal con un promedio de cinco pixeles perpendiculares a la línea

Figura 3. Ejemplo del algoritmo de líneas de Bresenham

bilineal y la bicúbica.

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Los métodos de interpolación ofrecen una precisión geométrica prácticamente perfecta: los errores son mucho menores que el píxel y pueden pasarse por alto. También la reducción del ruido es excelente, ya que es posible la promediación de señales perpendicular a la proyección, como requiera la aplicación determinada. Las principales desventajas son la resolución y la velocidad. Los métodos de interpolación permiten elegir la distancia deseada para las muestras de la señal 1D. Reduciendo la distancia por debajo de un píxel la resolución parece mejorar, pero en realidad no lo hace, ya que la interpolación introduce inevitablemente borrosidad, un defecto que impide resolver los pequeños detalles. De hecho, la interpolación introduce borrosidad importante incluso a la distancia de un píxel, de modo que la resolución de los métodos de interpolación no suele ser tan buena como el algoritmo de líneas de Bresenham. La interpolación también es, comparativamente, cara de computar y los métodos de interpolación, relativamente lentos. La interpolación bicúbica ofrece una resolución algo mejor que la bilineal, ya que la borrosidad es menor, pero se utiliza muy poco debido a su mayor lentitud. Antes de Hotbars, la interpolación bilineal era el método puntero preferido por la mayoría porque lograba un equilibrio aceptable de precisión geométrica, resolución, reducción de ruidos y velocidad. La Figura 4a muestra un código de barras con una resolución de 1,5 píxeles por módulo o ppm (un módulo es la barra o el espacio más pequeño) y una línea de proyección (roja) a lo largo de la cual se extrae la señal 1D para intentar decodificarla. La Figura 4b muestra la señal 1D que resulta del uso de la interpolación bilineal. Se han reproducido fielmente todas las barras y espacios de la imagen 2D, garantizando una correcta decodificación. La Figura 5a muestra el mismo código de barras, pero a una resolución de 1,2 ppm. Esta resolución más baja permite capturar un campo de visión más ancho, pero como vemos en la Figura 5b, la señal 1D derivada de la interpolación bilineal no puede resolver muchos de los detalles más finos. Seis barras y espacios (señalados con círculos azules) aparecen notablemente atenuados y tres (los marcados con círculos amarillos) se han perdido del todo. La señal 1D a 1,2 ppm no puede decodificarse con la interpolación bilineal. Pero, ¿tiene la imagen información suficiente como para permitir la extracción de señales 1D de alta fidelidad por algún medio? La Figura 6 muestra una señal 1D extraída de la misma imagen de 1,2 ppm a lo largo de la misma línea de proyección pero usando el análisis Hotbars en lugar de la interpolación bilineal. Como podemos ver, no hay detalles perdidos ni excesivamente atenuados, por lo que la señal puede decodificarse. Hotbars ofrece la misma precisión geométrica casi perfecta que cualquier método de interpolación y reduce bastante el ruido, con el añadido de que introduce menos borrosidad.

Figura 4a. Código de barras a 1,5 ppm, con línea de proyección

Figura 5a. Código de barras a 1,2 ppm, con línea de proyección

Figura 4b. Señal 1D extraída del código de barras de 1,5 ppm usando interpolación bilineal

Figura 5b. Señal 1D extraída del código de barras de 1,2 ppm usando la interpolación bilineal. Muestra detalles muy atenuados (en azul) y otros totalmente perdidos (en amarillo)

Figura 6. Señal 1D extraída del código de barras de 1,2 ppm con Hotbars. No hay pérdida de detalles.

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Los métodos de interpolación se basan en un modelo de rotación sobre el plano continuo, pero una cuadrícula de píxeles discreta no representa eficazmente el giro a la reducida escala de los detalles más finos. El resultado es una señal algo borrosa. Hotbars utiliza como base matemática el modelo de comportamiento de la propia cuadrícula de píxeles, que permite reducir la borrosidad manteniendo a la vez una precisión perfecta y una buena reducción de ruido. La espectacular diferencia entre las Figuras 5b y 6 se debe enteramente al método utilizado para procesar la imagen fuente. La información necesaria para reproducir las barras y los espacios se preservan en la imagen, incluso a esta resolución tan baja, pero solo Hotbars es capaz de extraerla. En general, un análisis tan avanzado como el que ofrece Hotbars tiene un precio y, desde un punto de vista industrial, ese precio es, casi siempre, la velocidad. De manera que, ¿cuánto cuesta el análisis de Hotbars? La velocidad, por supuesto, depende de muchos otros factores no relacionados con el método utilizado, como la velocidad del procesador, la aceleración del hardware y las capacidades de programación. Para los ejemplos anteriores, que se ejecutan en un DSP relativamente barato, la interpolación bilineal tarda unos 200 μs en extraer la señal. Hotbars tarda aproximadamente 10 μs. No solo no sacrifica la velocidad por una resolución más alta, ¡sino que Hotbars funciona 20 veces más rápido! La excepcional velocidad de extracción de señales de Hotbars no tiene parangón en la arquitectura DSP moderna, gracias a su nuevo algoritmo extremadamente eficaz. La novedad y la eficacia se encuentran en la computación misma y en el método de acceso a la memoria, lo que convierte a Hotbars en un método de extracción de señales mucho más rápido que cualquier otro, incluso los más simples. En la Tabla 1 se incluye un resumen y una comparativa de Hotbars y de otros métodos habituales. Omnidireccional

Precisión geométrica

Resolución

Reducción del ruido

Velocidad

Copiar filas y columnas

no

perfecta

buena

ninguna

buena

Filas y columnas con promediación

no

perfecta

buena

buena

aceptable

Algoritmo de línea de Bresenham

sí

deficiente

buena

ninguna

buena

Interpolación

sí

perfecta

aceptable

buena

deficiente

Hotbars

sí

perfecta

la mejor

buena

muy alta

Método

Hotbars en la práctica Hotbars no es un lector de códigos de barras, sino una tecnología de análisis de imágenes que sirve de base para los lectores. Su alta velocidad (la gran baza del buscador Hotbars) y la extracción de señales altera completamente las ventajas y desventajas de la ingeniería realizados por los sistemas más convencionales. Cuando la localización de códigos de barras y la extracción de señales 1D era mucho más lenta, había que utilizar numerosos atajos en la estrategia de decodificación para lograr los objetivos de velocidad. Estos atajos, sin embargo, pueden provocar fallos que a su vez ralenticen la velocidad de lectura. La consecuencia es que la decodificación de los algoritmos debe diseñarse cuidadosamente para equilibrar la rapidez del funcionamiento y la velocidad de lectura. El equilibrio ofrecido por los métodos tradicionales es satisfactorio para muchos usos industriales, pero no puede competir con los lectores láser de alta gama cuando se trata de trabajar en entornos difíciles que exigen la máxima velocidad, como los sectores logístico, farmacéutico, alimentario o de bebidas. Hotbars ha permitido a Cognex diseñar un lector de códigos de barras basado La tecnología Hotbars en imágenes y de alto rendimiento. El mejora los lectores de nuevo lector encuentra y decodifica con mucha más rapidez, por lo que el códigos de barras sistema puede seguir la alta velocidad • Velocidades de lectura más elevadas de presentación, algo que hasta ahora • Más decodificaciones por segundo estaba fuera del alcance de los lectores basados en imágenes 2D. Y lo que es • Campo de visión más amplio más importante, la capacidad para extraer muchas más señales 1D cada milisegundo se ha aprovechado para eliminar los atajos de decodificación, reduciendo así los fallos y mejorando la velocidad de lectura. Como las señales extraídas son, por lo general, mucho más fieles, mejora también la capacidad para decodificar los códigos de barras mal resueltos, cosa que puede aprovecharse para conseguir un campo de visión más amplio permitiendo la representación de los objetos con una resolución menor. Si combinamos Hotbars con otras tecnologías avanzadas de formación de imágenes, como luces LED de alta intensidad, lentes líquidas y sensores de megapíxeles, el resultado es un eficiente lector de código de barras que cumple con lo prometido: ofrecer una tecnología digital de estado sólido superando el rendimiento de los lectores láser optomecánicos.

Tabla 1. Resumen de los métodos de extracción de señales 1D más comunes

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Acerca del autor Bill Silver, vicepresidente senior y socio principal, Cognex Corporation Bill Silver es uno de los inventores más influyentes y prolíficos de la visión industrial en sus treinta años de historia. Estudió visión industrial y robótica en el Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT y en 1980 cursó un máster en Ingeniería Electrónica y Ciencias Informáticas. En 1981 dejó el programa de doctorado del MIT para incorporarse al equipo fundador de Cognex Corporation, donde ha desarrollado numerosas tecnologías de gran calado para el futuro del sector. Su trabajos de reconocimiento de caracteres ópticos, correlación normalizada y correspondencia de patrones geométricos se han convertido en referentes en identificación, alineación y orientación de piezas industriales. Su obra más reciente ha sido la tecnología Cognex Hotbars™. Silver posee 44 patentes en Estados Unidos y otros países, con otras 31 pendientes de concesión. En 1994 recibió el premio al mejor logro tecnológico de la Automated Imaging Association y en 1996 fue nominado al Ingeniero del Año de Design News. En 2005 fue galardonado con el SEMI Norteamericano, distinción que compartió con el cofundador y presidente de Cognex, Dr. Robert Shillman y con la cofundadora Marilyn Matz en reconocimientoa su importante contribución a la automatización de la fabricación de semiconductores. Ha formado parte de los comités de revisión editorial de Photonics Spectra y Vision Systems Design. En 2002 Silver fue testigo principal de uno de los juicios de patentes de mayor trascendencia de los últimos años, donde se decretó la anulación de las polémicas patentes de Lemelson en visión industrial. En la actualidad, es el único Socio senior de Cognex Corporation.

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Companies around the world rely on Cognex vision to optimize quality, drive down costs and control traceability. Corporate Headquarters One Vision Drive Natick, MA Tel: +1 508 650 3000 Fax: +1 508 650 3344 Americas United States, East United States, West United States, South United States, Detroit United States, Chicago Canada Mexico Central America South America Brazil

+1 508 650 3000 +1 650 969 8412 +1 615 844 6158 +1 248 668 5100 +1 630 649 6300 +1 905 634 2726 +52 81 5030 7258 +52 81 5030 7258 +1 909 247 0445 +55 47 8804 0140

Europe Austria France Germany Hungary Ireland Italy Poland Spain Sweden Switzerland Turkey United Kingdom

+43 1 23060 3430 +33 1 4777 1550 +49 721 6639 0 +36 1 501 0650 +353 1 825 4420 +39 02 6747 1200 +48 71 776 0752 +34 93 445 67 78 +46 21 14 55 88 +41 71 313 06 05 +90 212 371 8561 +44 1327 856 040

Asia China India Japan Korea Singapore Taiwan

+86 21 5050 9922 +9120 4014 7840 +81 3 5977 5400 +82 2 539 9047 +65 632 55 700 +886 3 578 0060

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© Copyright 2012, Cognex Corporation. All information in this document is subject to change without notice. All rights reserved. Cognex and DataMan are registered trademarks of Cognex Corporation. Hotbars is a trademark of Cognex Corporation. All other trademarks are the property of their respective owners. Printed in the USA. Lit. No. DMWP-0412