Machine Vision yazılımı hakkında SSS

Machine Vision yazılımı, endüstriyel görüntü işleme alanında wenglor Machine Vision ürünleriyle görüntü işleme görevlerinin çözümü için kullanılır.

wenglor, aşağıdaki Machine Vision yazılımlarını sunar: 

• wenglor uniVision 3 yazılımı
• wenglor Discovery Tool yazılımı
• uniVision 2 yazılımı
• VisionApp 360 yazılımı
• VisionApp Demo 3D yazılımı
• Destek yazılımı

Yeni yazılım sürümleri fonksiyon geliştirmelerinde, performans iyileştirmelerinde ve hata düzeltmelerinde kullanıma sunulmaktadır.

wenglor uniVision 3, endüstriyel görüntü işleme alanındaki görevlerin çözümü için wenglor Machine Vision ürünlerinin ayarlanmasına yönelik bir yazılımdır. Geliştirme ortamı, kullanıcıların grafik kullanıcı arayüzleri üzerinden otomatikleştirilmiş veri analizi (ör. görüntü analizi) gerçekleştirmesine ve geleneksel programlama yerine yapılandırmalar oluşturmasına olanak tanır. wenglor uniVision 3, bu sayede Low-Code veya No-Code platformu olarak nitelendirilir.

Kayıtlı kullanıcılar uniVision 3 yazılımını DNNF023 ürün ayrıntı sayfasından ücretsiz olarak indirilebilir ve kurulabilir.

wenglor uniVision 3, uniVision 2'nin işlevselliğinin üzerine kuruludur, ancak çok sayıda yeni fonksiyon, optimizasyon ve hata düzeltmeleri içerir. Ayrıca uniVision 2 ve 3 farklı cihazı destekler:

• uniVision 2: weQube B50 Smart Camera, 2D/3D profil sensörleri, BB1C5 kontrol ünitesi
• uniVision 3: B60 Smart Camera, MVC Machine Vision kontrol ünitesi

wenglor uniVision 3 yazılımı, B60 Smart Camera ve MVC Machine Vision kontrol ünitesi tarafından desteklenir. Gelecekteki tüm wenglor Machine Vision cihazları için standart yazılımdır.

wenglor uniVision 3'te, esnek bir şekilde işe eklenebilen ve istenildiği gibi birbirlerine bağlanabilen çok sayıda yazılım modülüne sahip bir araç kutusu mevcuttur.

Şablonlar, uniVision ürününe yüklenebilen belirli bir görev (ör. kod okuma) için önceden tanımlanmış uniVision işleridir. Şablonlarda en önemli modüller zaten depolanmış ve bağlantılıdır, bu nedenle sadece birkaç parametrenin uyarlanması gerekir.

wenglor uniVision 3'ün kullanılması için programlama bilgisine gerek yoktur, ancak endüstriyel görüntü işleme ve parametreleme bilgilerinde temel bilgilere ihtiyaç vardır

wenglor uniVision 3 yazılımı, Windows 10 veya Windows 11 işletim sistemine sahip bir PC'ye ihtiyaç duyar. Bununla ilgili ayrıntıları ürün ayrıntıları sayfasındaki teknik veriler bölümünde bulabilirsiniz. 

uniVision 3 için yazılım ve firmware güncellemeleri, uniVision cihazlarının fonksiyon kapsamını genişletmek ve bunların kararlılığını ve performansını sürekli olarak iyileştirmek için yılda birkaç kez yayınlanır.

Evet, cihazlar uniVision 3'le uyumluysa, yeni yazılım ve firmware güncellemeleri cihaz web sitesi üzerinden hızlı ve kolayca ilgili cihaza yüklenebilir. Güncelleme işleminin daha ayrıntılı tarifini ilgili cihazın kullanım kılavuzunda bulabilirsiniz.

wenglor uniVision 3 yazılımında var olan modüllerin çoğu, bir iş içinde birden çok kez kullanılabilir ve istenildiği gibi kombine edilebilir. “Tablo hesaplama” ve “Görüntü Deep OCR” modüllerinin (Smart Camera B60 için) yanı sıra iş başına sadece bir kez kullanılabilen arayüzler istisnadır.

Evet, yazılım daha sonra da ayrı lisans paketleriyle genişletilebilir.

Evet, profiller ply formatındaysa, Teach Plus ya da simülasyon modu üzerinden çevrimdışı olarak uniVision'a girilebilir. Böylece profiller örneğin VisionApp Demo 3D'ye kaydedilebilir ve uniVision 3'te simüle edilebilir.

Evet, Teach Plus modunda veriler (görüntüler ya da profiller) uniVision'daki Image Container Viewer üzerinden kolayca kaydedilebilir, silinebilir ve yüklenebilir. Simülasyon modunda veriler (görüntüler ya da profiller) değiştirilemeyen bir klasör yolu üzerinden bilgisayardan okunur. 

DNNF023 uniVision 3 yazılımı ürününde, büyük ölçüde ücretsiz ve lisanslamalar olmadan kullanılabilen, çevrimdışı bir simülatör bulunmaktadır. Yalnızca

• Görüntü Code 1D

• Görüntü Code 2D

• Görüntü Deep OCR

• Görüntü numune karşılaştırması

• HALCON Script

modüllerini çevrimdışı kullanabilmek için DNNL022 lisansı gerekir.

wenglor uniVision 3 yazılımı, cihaz olmadan da simülasyon için iki farklı şekilde kullanılabilir:

• Teach Plus modu
• Simülasyon modu

Teach Plus moduyla örneğin kamerayla kaydedilen iyi ve kötü görüntülere sahip projeler optimize edilebilir. Ayrıca yazılıma kayıtlı örnekler üzerinden yazılımın değerlendirilmesi için hızlı testler de yapılabilir. Çevrimdışı simülasyon modu, yabancı donanımla kaydedilen ya da yapay olarak oluşturulan görüntü ya da profil dosyalarıyla yazılımın değerlendirilmesine olanak sağlar.

Bir işin görselleştirilmesi esnek ve serbest olarak ayarlanabilir. Bu sırada sonuçlar örneğin doğrudan görüntüde Overlay olarak gösterilebilir. Görselleştirme web tabanlıdır ve tarayıcılı her cihazda kullanılabilir.
 

wenglor uniVision 3, uniVision cihazlarının hızlı ve kolay bir şekilde entegre edilebilmesi için kumandalar ve robotlar ile ilgili tüm önemli arayüzleri destekler.

uniVision 3’le her proses örneği başına, kaynak ya da robotik görüş için bir robot bağlantısı oluşturulabilir. Yani Smart Camera B60'ta bir robotla bağlantı mümkünken, MVC Machine Vision kontrol ünitesinde 16 kaynak ve/veya robotik görüş için bireysel robot bağlantıları mümkündür.

Evet, uniVision 3'te işin düzenlenmesini kolaylaştıran yaygın birleştirme türleri için şablonlar bulunuyor.

uniVision 3'le kaynak dikişi takibi için bir robotun yanında bir MLxL 2D/3D profil sensörü, bir MVC Machine Vision kontrol ünitesi ve uniVision Robotics lisans paketi (MVCV001 varyantında bulunur ya da DNNL026 lisans paketi yoluyla sonradan lisanslanabilir) gerekir.

Kameranın ve robotun Robot Vision'la kalibrasyonu, bir kalibrasyon nesnesi aracılığıyla bir el göz kalibrasyonu yoluyla gerçekleştirilir. Bunu yaparken kamera statik olarak monte edilmiş olabilir ya da robotun uç efektöründe bulunabilir. Farklı boyutlarda profesyonel, sert ve sıcaklığa dayanıklı kalibrasyon objeleri mevcuttur. Kalibrasyon rutini için, kamera ile robot arasındaki ilişkinin belirlenmesi için kameranın kalibrasyon objesini gördüğü çeşitli pozisyonların tanıtılması gerekir.

uniVision 3 yazılımı, çeşitli üreticilerin robotlarıyla iletişim kurulmasına olanak sağlar. Açık Robot Vision API üzerinden, tipi henüz resmi olarak desteklenmeyen robotlarla da bağlantı kurulabilir.

Robot Vision, wenglor uniVision 3'te B60 Smart Camera ve MVC Machine Vision kontrol ünitesi tarafından BBVK ya da BBZK serisi Machine Vision kameralarla desteklenir.

Ölçüm uygulamalarında, optikteki bozulmayı temizlemek ve pikselden milimetreye hassas bir şekilde dönüştürmek için kalibrasyon plakaları kullanılır. Bu işlem wenglor uniVision 3 yazılımında Image Calibration modülü ile gerçekleştirilir.
Ayrıca, Robot Vision uygulamalarında kalibrasyon plakası kolay ve hızlı bir kalibrasyona olanak verir. Bunun için bir koordinat eşitlemesi gerçekleştirilir ve optik nedeniyle oluşan distorsiyon ortadan kaldırılır. Hassas kalibrasyon için kalibrasyon plakası kameranın görüş alanında olmalı ve görüş alanının en az yarısını kapsamalıdır. Kağıt baskılı kalibrasyon numuneleri daha doğru olmayan bir kalibrasyon sonucu verir. Opak plakalar (ör. ZVZJ001) gelen ışık uygulamaları için, şeffaf olmayanlar (ör. ZVZJ005) ise iletilen ışık uygulamaları için uygundur.

Kamera ve robot arasındaki ilişki değişmezse kalibrasyona gerek yoktur.

wenglor uniVision 3 yazılımında, birkaç farklı objeden alınan veriler de tek bir görüntüyle bulunabilir ve Pick-and-Place görevlerinde döngü süresini optimize etmek için robota gönderilebilir. Böylece robotun daha az sıklıkta saptama pozuna gitmesi gerekir ve daha önceden bulunan diğer objeleri doğrudan kavrayabilir.
 

Pick-and-Place uygulamalarında alma için wenglor uniVision 3 yazılımında, örneğin objenin tepesinden tutulabilmesi için x ve y’de istenen ofsetler de ayarlanabilir.

Pick-and-Place uygulamasında her obje tipi için münferit bir obje yüksekliği ayarlanabilir, böylece farklı obje tipleri farklı yüksekliklerde kavranabilir. 

wenglor uniVision 3 yazılımında çeşitli obje tipleri kolayca tanıtılabilir. Obje tipi daha sonra doğrudan robota gönderilebilir.

 

Objelerin tanıtılması wenglor uniVision 3'te en kolay şekilde numune karşılaştırması ve lokalizasyon modülleri üzerinden gerçekleştirilir. 

wenglor uniVision 3'teki “Cihaz Robot Vision” modülü, 2D kameralar ve robotlar arasında doğrudan iletişim sağlar.

Evet, HALCON skriptlerinin çalıştırılması belirli bir cihaza da bağlanabilir. Böylece HALCON skriptli bir projenin diğer cihazlara kolayca kopyalanması önlenebilir.
 

Skriptte istenmeyen değişikliklerin yapılmasını önlemek için HALCON skriptleri şifrelenebilir.

HALCON sözlüğünde öğretilen kontur modelleri gibi veriler kalıcı ve platformdan bağımsız olarak saklanabilir.

Hangi veri türlerinin desteklendiğini ve uygulamaların nasıl kolayca uygulanabileceğini gösteren çok sayıda HALCON skripti örneği mevcuttur.

HALCON skript ile çalışma için tipik iş akışı aşağıdaki gibidir:

• Teach+ dosyasının gerçek verilerle kaydedilmesi
• HDevelop yazılımında kaydedilen verilerle HALCON skriptinin oluşturulması
• HALCON skript modülündeki wenglor uniVision 3 yazılımında HALCON skriptinin yüklenmesi

Bir HALCON skript oluşturmak için gerekli görüntü verileri, gerçek veriler içeren bir Teach+ dosyasına kaydedilir.

uniVision ekosistemi, tüm uniVision modülleri ile HALCON Skript modülü arasında esnek bir veri alışverişini mümkün kılar. uniVision ürününde çok sayıda arayüz (ör. PROFINET, EtherNet/IP) mevcuttur. Böylece HALCON Skript modülünün sonuçları uniVision arayüzleri üzerinden doğrudan ve esnek olarak verilebilir. Esnek web tabanlı görselleştirme, HALCON Skript modülünden gelen sonuçların esnek ve kişiselleştirilmiş şekilde gösterilmesine de olanak sağlar - hatta doğrudan görüntüde bile!
 

Evet, HDevEngine halihazırda uniVision cihazlarında çalışıyor. Böylece HALCON skriptleri doğrudan uniVision cihazlarında uygulanabilir. Böylece odak, uygulama çözümüne (yazılım) yönlendirilebilir!
 

HALCON skriptleri diğer HALCON sürümleriyle de oluşturulabilir. Ancak uniVision cihazlarında kullanılan HALCON 22.11 sürümü ile uyumluluk uyarıları dikkate alınmalıdır.
 

uniVision cihazlarında HALCON 22.11 sürümü çalışır.

Aşağıdaki veri tipleri hem uniVision modüllerinden HALCON Skript modülüne (Girişler) aktarılabilir hem de HALCON Skript modülünden diğer uniVision modüllerine geri verilebilir (Çıkışlar):

• İkonik değişkenler
  • Resimler
  • Bölgeler
  • XLD’ler
• Kontrol değişkenleri
  • İnteger
  • Reel
  • String

Evet, wenglor uniVision 3 yazılımındaki standart yazılım modülleri istenildiği gibi HALCON skriptleriyle kombine edilebilir. Modüller arasındaki veri alışverişi esnek bir şekilde yapılabilir!

wenglor uniVision 3 böylece parametreleme ve programlamanın bir kombinasyonunu mümkün kılar:

• Parametreleme:
  Standart görevler, uniVision araç kutusundaki standart-uniVision modülleri ile kolayca yerine getirilebilir. 
• Programlama: Karmaşık görevler, HDevelop’da HALCON skriptleriyle çözülebilir.

HALCON, MVTec’in görüntü işleme algoritmalarına sahip kapsamlı program kitaplığıdır. HALCON için geliştirme ortamı HDevelop yazılımıdır.

HALCON MVTec hakkında daha fazla bilgiye buradan ulaşın!
 

MVTec'in HDevelop yazılımında oluşturulan HALCON skriptleri, uniVision yazılımında HALCON skript modülüne yüklenebilir ve uniVision ürününde (ör. B60) çalıştırılabilir. Bunun için gerekli olan HDevEngine, uniVision ürününe önceden kurulmuştur.

AI Lab, AI Lab dışında herhangi bir ek adıma gerek kalmadan doğrudan kullanıcı arayüzünden kendi yapay zeka modellerinizi oluşturmanıza olanak tanır. Burada oluşturulan yapay zeka modelleri, uniVision 3'te “Görüntü YZ” modülü üzerinden yürütülür. “Görüntü ONNX” modülü de yapay zeka modellerinin yürütülmesi için bir uniVision 3 modülüdür ve kendi ağ mimarilerinin kullanılması gerektiğinde veya eğitim için görüntü verilerinin şirket ağından çıkmaması gerektiğinde uygundur. Bunun için yapay zeka laboratuvarının dışında başka adımlar da gereklidir, örneğin kendi eğitiminiz ve ONNX modeli olarak dışa aktarma. Daha fazla bilgiyi Github Repository ortamında bulabilirsiniz. Hem “Görüntü ONNX” modülü hem “Görüntü YZ” modülü, “uniVision”AI” lisans paketine dahildir.

Bir ödeme planının süresi dolduktan sonra hesap otomatik olarak Free plana geri döner. Bu durumda AI Loop artık kullanılamaz, ancak kullanıcı veri kayıtlarına erişmeye ve gerektiğinde silmeye devam edebilir. Ücretsiz planın süresi dolduğunda, AI Lab hesabına artık erişilemez. Hesap bu durumda bir ödemesiz dönemdedir (Grace Period): Yeni bir lisans anahtarı girilerek tüm veriler dahil olmak üzere yeniden etkinleştirilebilir. Bu yapılmazsa, hesap kullanım süresi dolduktan sonra kalıcı olarak silinir.

wenglor, Free ve Free+ hesaplarının resim verilerini kendi modellerini geliştirmek için kullanma hakkını saklı tutar. Özel veri kayıtları buna dahil değildir.

Evet, aktarma fonksiyonu resimler, etiketler ve modeller dahil olmak üzere tüm veri setini başka bir AI Lab hesabına aktarabilir. Bu sırada veri kaydı kaydırılır (kopyalanmaz) ve bundan sonra sadece hedef hesapta kullanılabilir. Veri kaydı orijinal hesapta da mevcut kalacaksa aktarımdan önce kopyalanabilir.

Dahili kullanıcılar, bir plan dahilinde veri kayıtlarına ortak erişim sağlayabilir. Bu sırada kredi, hafıza ve diğer kaynaklar paylaşılır. Kendi yapay zeka laboratuvar planlarına sahip harici kullanıcılarla, hedeflenen veri setleri üzerinde işbirliği yapmak mümkündür.

Planlar Stacking yoluyla uzatılabilir; aynı lisanslar çalışma süresi ve kredileri toplar. Devam eden bir plan, istendiği zamanda başka bir planla değiştirilebilir. Bellek, kullanıcı ya da kredi gibi limitlere ulaşıldığında, plan temizlenebilir ya da daha yüksek bir plana geçilebilir.

Evet, uniVision 3'te belirli bir sınıftaki veya belirli bir eşiğin altındaki bir skora sahip görüntülerin AI Loop aracılığıyla AI Lab'deki bir veri setine otomatik olarak eklendiği kurallar tanımlanabilir. Bu, işletim sırasında da mümkündür.

Eğitilen tüm model versiyonları kaydedilir. uniVision 3'te ya en son eğitilen model ya da birincil model sağlanabilir. Sonuncusu AI Lab'de kullanıcı tarafından belirlenir. AI Lab'deki doğrulama ölçütleri, tahminler ve ısı haritaları her zaman en son eğitilen modelle ilgilidir.

Eğitimli yapay zeka modelleri sadece wenglor donanımı üzerinde çalıştırılabilir. Ancak eğitim verileri yabancı cihazlarla da oluşturulabilir ve ardından yüklenebilir. AI Lab, bilgisayarda kullanım için tasarlanmıştır ve akıllı telefonlar veya tabletler için optimize edilmemiştir.

İlave bir lisans gerekli değildir. Görüntü yüklemek için weHub verileri arabelleğe alabilir ve tekrar bağlantı kurulduğunda AI Lab'e aktarabilir. Cihazın kendisindeki etkileşim için internet bağlantısına gerek yoktur.

Sınıf sayısı için sabit bir sınırlama yok. Veri setinin gerçek hayattaki tüm görüntü senaryolarını kapsaması önerilir. Önemli olan, sınıf başına mümkün olduğunca dengeli bir görüntü oranı. Sınıf başına 5 görüntü minimumdur, güvenilir sonuçlar için en az 50 görüntü tavsiye edilir. Görüntü işlemede yapay zeka konusu ile ilgili ayrıntılı bilgileri teknoloji sayfamızda bulabilirsiniz.

AI Lab, varsayılan olarak nicel INT8 modelleri oluşturur; çünkü bu modeller, B60’ın entegre NPU’su sayesinde daha hızlı çalışır. Nicel olmayan FP32 modelleri de oluşturulabilir ve çalıştırılabilir; bunlar CPU'da (ARM) B60'ta çalışır ve bu nedenle NPU'da nicel bir INT8 modelinden daha yavaştır.

Görüntüler tam çözünürlükte yüklenebilir, ancak eğitim ve uygulama için otomatik olarak uygun giriş boyutuna ölçeklendirilir. Bu sırada sadece ilgili görüntü kesitleri yüklenmelidir, aksi takdirde ölçeklendirme sırasında önemli görüntü bilgileri kaybolabilir - ilgili alana (ör. uniVision'da) bir kırpma (kırpma) yapılması önerilir. AI Lab'de donanıma bağlı olarak yalnızca çalışabilir model boyutları seçilebilir. Yapay zeka model boyutu, YZ giriş görüntü boyutundan ve YZ model mimarisinden ortaya çıkar ve çıkarım hızını doğrudan etkiler.

Yükleme hızı ağa, resim boyutuna ve cihaz sayısına bağlıdır. Cihaz başına saniyede birden fazla görüntü olağandır. Sınıflandırma için şu geçerlidir: 1 kredi = 5.000 adede kadar görüntü, 2 kredi = 10.000 adede kadar görüntü, sonrasında her 5.000 görüntü için 1 kredi eklenir. Obje algılama için temel değer 3 kredidir (5.000 görüntüye kadar); her 5.000 görüntü için 1 kredi eklenir.

320 px'de ≤ 500 resimli bir eğitim çoğunlukla yaklaşık 5 dakika sürer. Doluluğa bağlı olarak eğitim öncelikle bir kuyrukta (eğitim kuyruğu) sıralanabilir, bu sayede başlangıç için bekleme süresi uzayabilir. Rastgele öğelerin sağlamlığı artırdığından, çeşitli eğitimlerin sonuçları arasında küçük farklılıklar olabilir. Opsiyonel olarak kullanıcı, eğitim tamamlandığında e-posta ile bilgilendirilebilir.

Münferit görüntüler eğitim veri setinden seçici olarak hariç tutulabilir ve bunun yerine kör test veri setine atanabilir. Bu görüntüler ne eğitime ne de düzenli doğrulamaya dahil edilmez, ancak son model seçildikten sonra ilave, bağımsız (kör test) doğrulama için kullanılır.

Bölme işlemi otomatik olarak bir K Fold doğrulamasıyla gerçekleştirilir. Ek olarak, kullanıcı münferit görüntüleri eğitim veri setinden özel olarak hariç tutabilir ve ancak son model seçildikten sonra ek, bağımsız doğrulama için kullanılacak bir kör test veri setine atayabilir.

Mevcut bir model sonradan eğitilemez; her eğitim, her zaman eksiksiz bir veri setine dayanır. Bir modeli yeni veriler ile iyileştirmek istiyorsanız, mevcut veri setine yeni görüntüler eklenebilir ve ardından model tamamen yeniden eğitilebilir. Bu, pratikte bir ek eğitime karşılık gelir.

AI Lab, otomatik olarak uyarlanan çeşitli görüntü formatlarını (ör. JPEG, PNG, BMP, TIF) ve çözünürlükleri destekler. PNG, BMP veya TIF gibi kayıpsız sıkıştırılmış formatlar JPEG formatı yerine tercih edilmelidir. Mümkün olan en iyi sonuçları elde etmek için tüm görüntüler benzer kalitede olmalıdır.

Evet, tüm veriler Avrupa'da GDPR uyarınca depolanır. Ödeme planlarında tüm haklar kullanıcıda kalır. Bulut deposu BSI C5 sertifikalıdır ve planlama sona erdikten sonra verileri kendiniz silebilirsiniz.

Tüm veriler TLS ve AES-256 şifrelidir, çoklu olarak yedekli depolanmıştır ve otomatik yedeklemelerle emniyete alınmıştır. Böylece kayıp ve yetkisiz erişime karşı korunmuş durumdadırlar.

Evet, plan serbest “Connected Devices”e izin verdiği sürece birden fazla Smart Camera B60 paralel olarak weHub üzerinden aynı veri setini yükleyebilir.

AI Lab ve uniVision arasındaki bağlantı, görüntülerin AI Lab'e yüklendiği ve eğitimli YZ modellerinin uniVision'a geri aktarıldığı weHub üzerinden gerçekleşir.

YZ model kalitesinin kontrolü için değerlendirme raporu kullanılablir. Hassasiyetle ilgili en önemli referans rakamları gösterir ve örneğin bir Factory Acceptance için kanıt görevi görür.

weHub, ağdaki wenglor Machine Vision cihazlarının algılanması ve yönetilmesi için kullanılan bir yazılımdır. Ağ yapılandırmasının uyarlanmasına, görüntülerin AI Lab'e otomatik olarak yüklenmesine ve YZ modellerinin AI Lab'den wenglor Machine Vision donanımına indirilmesine olanak sağlar.

weHub, wenglor Discovery Tool'un yerini alır: wenglor Machine Vision cihazları için cihaz araması ve ağ yapılandırmasıyla aynı fonksiyonları ve ek olarak bulut tabanlı AI Lab'i çevrimdışı cihazlara bağlamak için köprü görevi görür.

weHub, tüm wenglor Machine Vision cihazları için standart bir yazılımdır. Şu anda donanım açısından Smart Camera B60, MVC Machine Vision kontrol ünitesi ve ShapeDrive G4 serisinin 3D sensörleri destekleniyor.

weHub'ın kullanımı için Windows 10 ya da Windows 11 işletim sistemine sahip bir bilgisayar gereklidir. Yazılımın çalıştırılması için sistem gereksinimleriyle ilgili ayrıntılı bilgileri ürün ayrıntıları sayfasındaki “Teknik veriler” bölümünde bulabilirsiniz.

Evet, weHub, başka bir alt ağda olsalar bile desteklenen tüm cihazları bulur.

weHub, ayrıntılı uyarı ya da hata mesajıyla birlikte normal işletim, uyarı ya da hata durumunu gösterir. Bir örnek: Machine Vision cihazının sıcaklığı kritik bir değeri aşıyor. Bu durumda yazılımda “Sıcaklık çok yüksek” detaylı bilgisini içeren bir uyarı mesajı görüntülenir.

Bilgisayarınızın ayarlarında, ağ ayarlarını bulmak genelde zordur. weHub, bilgisayar ayarlarını açmaya gerek kalmadan bilgisayarın ağ ayarlarını doğrudan gösterir.

Cihaz web sayfasına atlamak, weHub üzerinden kolayca mümkündür. Cihazın IP adresine gerek yoktur.

weHub üzerinden her cihaza herhangi bir ad verilebilir, böylece birden fazla cihaz kolayca ayırt edilebilir.