Phiên bản 5.1 · AI agent tích hợp · 391 node

Từ camera tới nhận dạng tới PLC — nối dây, không phải viết mã.

Cameo Image Studio là bàn làm việc dạng sơ đồ node cho thị giác máy. Kéo một node camera, nối vào node nhận dạng chạy GPU, nối tiếp sang PLC hoặc trục chuyển động, rồi xem cả dây chuyền chạy — không cần viết một dòng build script nào. Khi thật sự cần mã nguồn, sơ đồ xuất được ra C++, Python hoặc file EXE chạy độc lập.

Tải bản Windows Windows 10/11 · 64-bit Xin key kích hoạt

Chỉ dành cho Windows 10/11 64-bit. Bộ cài chỉ là một file nhỏ; phần còn lại — CUDA, PyTorch, OpenCV, ONNX Runtime và môi trường Python đi kèm — được tải về ngay trong lúc cài, nên không phải tự cài thêm thứ gì.

391node trong danh mục

9ngôn ngữ giao diện

5hãng camera được hỗ trợ

C++ · Pysơ đồ xuất ra mã nguồn

Trợ lý AI

Agent nằm ngay trong sơ đồ

Không phải cửa sổ chat gắn thêm bên cạnh. Trợ lý đọc danh mục node, dựng pipeline, chạy thử, nhìn khung ảnh trả về rồi tự sửa tham số cho đến khi phép kiểm đạt.

Trợ lý AI

Tả bằng lời việc cần kiểm, nhận về sơ đồ

Trợ lý tích hợp đọc danh mục node và dựng pipeline từ một câu nói. Nó nhìn được khung ảnh mà các node của bạn sinh ra, nhận ảnh hoặc file PDF đặc tả đính kèm, chạy pipeline rồi đọc lại kết quả — sau đó tự đổi tham số và thử lại.

Tạo node, nối dây và đặt tham số, có kiểm chứng và quay lui khi sai
Tự viết node C# riêng cho những bước mà danh mục chưa có
Chạy qua máy chủ có cấp phép — mỗi máy một key, không phải tự lo khoá API

Thị giác – ngôn ngữ

Hỏi thẳng khung ảnh một câu

Nối một tấm ảnh và một câu hỏi vào node thị giác – ngôn ngữ rồi đọc câu trả lời ngay trên cổng ra. Hỏi xem mọi công nhân trên giàn giáo đã đeo dây an toàn chưa, sơ đồ trả về kết luận, số lần vi phạm và các khung bao tương ứng — không cần huấn luyện danh sách lớp trước.

Kết luận có/không, câu trả lời tự do và số lần vi phạm trên cổng có kiểu
Kiểm tra bảo hộ lao động, bám theo từng người và kiểm lại theo chu kỳ
Chạy song song với bộ phát hiện, nên khung bao và câu trả lời cùng một khung ảnh

Các sơ đồ đang chạy

Ảnh chụp và clip quay màn hình lấy thẳng từ bản phát hành, không phải dựng hình. Mỗi node tự hiển thị kết quả ngay trên thân node, nên mỗi bước cho thấy đúng thứ nó tạo ra.

PPE safety graph — **D455 → safe_detect → PPE Yolo Tracker → Show Result** Một camera chiều sâu đi vào sơ đồ an toàn: safe_detect tìm ra người, PPE Yolo Tracker soi từng người xem có mũ bảo hộ và dây an toàn hay không — khung hình này đang theo dõi năm người — còn Height Above Ground 2D lấy đúng những phát hiện đó cộng luồng chiều sâu để tự phất cờ vi phạm của riêng nó.

RGB · D455 stereo depth · Cameo AI depth Một chiếc RealSense D455, hai bản đồ độ sâu của cùng một cảnh: độ sâu stereo của chính camera (trên phải) phẳng lì và mất dữ liệu từng mảng khi quá vài mét, còn độ sâu AI ở dưới đọc đúng khung hình RGB đó mà vẫn tách được nền, hàng cột và chiếc xe nâng.

Laplacian filter at 183 fps — **Load Video → Filter: Laplacian → Show Result** Chạy Laplacian lên từng khung hình của chính clip bo mạch đó, ở 1280×720. Bộ đếm ngay trên node nạp video báo 183 hình/giây khi bộ lọc đã nằm trong chuỗi — khoảng 169 triệu điểm ảnh mỗi giây, trên một máy AMD Ryzen 7 dòng 5000.

Load Image → Shape Detect → Show Result — tất cả đều do trợ lý dựng Một câu lệnh kèm tấm ảnh bo mạch: tách con chip hình chữ nhật. Trợ lý dựng ba node, đặt Invert, MinArea 8000 và bộ lọc square/rectangle rồi chạy — Shape: 0 found. Nó đọc lại chính lớp overlay của mình, nhận ra bộ lọc vừa đặt đã loại mất đường bao của con chip, bỏ bộ lọc đó rồi chạy lại: đường bao khép kín ôm sát con QFP.

Sơ đồ node làm được gì

Năm năng lực vốn nằm ở năm phần mềm khác nhau, nay gộp trên một mặt phẳng làm việc.

Sơ đồ node

Một mặt phẳng, 391 node

Mọi thao tác đều là một node có cổng định kiểu: nạp ảnh, phân ngưỡng, tìm vùng, chạy bộ nhận dạng, lọc theo khoảng cách, xuất tín hiệu ra cuộn dây PLC. Dây dẫn truyền khung ảnh, kết quả nhận dạng, khung xương, bản đồ độ sâu và số liệu. Mỗi node tự hiện ô xem trước ngay trên thân, nên bạn thấy pipeline sai ở đâu mà không phải dừng nó lại.

Chạy tự do đa luồng — pipeline giữ nguyên tốc độ khung hình trong lúc bạn đang sửa
Hoàn tác, tự lưu và phục hồi sau sự cố ngay trên sơ đồ
Chế độ Vận hành: màn hình chỉ-đọc đã khoá, kèm bảng kết quả cho người đứng máy

Gán nhãn

Gán nhãn dữ liệu ngay nơi bạn dùng nó

Vẽ hộp và đa giác, xuất ra cấu trúc YOLO hoặc COCO, rồi đưa thẳng kết quả sang node huấn luyện trong cùng một dự án. Phân vùng theo câu lệnh văn bản (Grounded SAM) có thể gán nhãn sơ bộ cả lô trước khi người thật chạm vào.

Hộp bao, đa giác, lọc lớp kèm ngưỡng tin cậy riêng cho từng lớp
Tự dò bản LabelMe đã cài và chuyển giao sang đó nếu bạn quen dùng công cụ ấy hơn
Gộp khung, cắt theo từng vật phát hiện và siêu phân giải — đều là node trong sơ đồ

Auto-labelled detections on a street scene

Mạng nơ-ron

Vẽ ra mạng, rồi huấn luyện chính nó

Trình thiết kế đồ hoạ cho lớp MLP và CNN, kèm bảng khối kiểu YOLO xuất ra đúng file YAML mà bộ công cụ huấn luyện cần. Nạp trọng số .onnx hoặc .pth, chạy suy luận trên GPU, lượng tử hoá xuống INT8 cho đích STM32.

ONNX Runtime chạy CUDA, tự lùi về CPU khi máy không có GPU
Node phát hiện, phân vùng, khung xương, độ sâu, dò bất thường và OCR
Xưởng học tăng cường với 12 phương pháp cổ điển để dò tham số

Điều khiển

Kết quả phải làm được cái gì đó chuyển động

Thị giác mà không điều khiển được thì chỉ là bản demo. Nối phán định vào cuộn dây PLC, một trục chuyển động, một chân GPIO trên vi điều khiển hoặc một topic MQTT. Firmware cho STM32 và Arduino được sinh, biên dịch và nạp ngay trong ứng dụng.

PLC: Mitsubishi MC · Siemens S7 · Omron FINS · Modbus TCP · TwinCAT ADS
Chuyển động: trục GRBL, Modbus và ADS, soft motion, hiệu chuẩn 9 điểm
Vi điều khiển/FPGA: STM32 (PlatformIO), Arduino (arduino-cli), Verilog (Vivado / Quartus)

IoT & điện thoại

Kết quả phải đi ra khỏi máy

Một kết luận nằm lại trong máy kiểm tra thì chẳng giúp được ai. Đẩy nó lên broker MQTT kèm luôn khung ảnh, POST vào webhook — Telegram, LINE, ThingsBoard, bất cứ thứ gì đọc được JSON — hoặc bày sẵn màn hình điện thoại trong trình thiết kế rồi đưa người vận hành đúng những ô mình chọn. Bấm lưu là mọi điện thoại đang mở tự vẽ lại sau vài giây.

MQTT publish (kết luận, điểm số, ảnh JPEG) và subscribe — một cảm biến hay nút bấm là pipeline chạy
Ô giá trị, công tắc, nút bấm, ảnh camera, chia theo tab, cài được như một ứng dụng PWA
Tab Màn hình chiếu cửa sổ app sang điện thoại và gửi thao tác chạm ngược lại — mặc định chỉ LAN kèm token, riêng tab đó cần mã PIN

Kết nối được với những gì

Đã kiểm chứng trên bản phát hành. Thứ gì không có trong danh sách này thì chúng tôi không tuyên bố là có.

Camera & nguồn ảnh

Hikvision MVS (GigE / USB3)
Basler pylon
The Imaging Source (GigE)
MindVision USB
Intel RealSense (colour + aligned depth)
RTSP · MJPEG · HLS · HTTP
Thư mục ảnh và file video

Điều khiển & bus hiện trường

Mitsubishi MC protocol
Siemens S7
Omron FINS
Modbus TCP / RTU
Beckhoff TwinCAT ADS / EtherCAT
GRBL motion
MQTT · HTTP request

Đích xuất mã & firmware

Dự án C++ chạy độc lập
Python (chạy được trên Linux)
Triển khai EXE không giao diện
STM32 (PlatformIO)
Arduino (arduino-cli)
Verilog / HLS (Vivado, Quartus)
Structured text IEC và ladder cho PLC
Thư viện ảnh cho ARM64, ARMv7 và Cortex-M không hệ điều hành

Tải về

Một file cài duy nhất. Phần thân được tải về trong lúc cài.

Bộ cài Windows

v5.1

Một file setup nhỏ cho Windows 10/11 64-bit. Chạy nó và nó tự tải về phần chạy nền cần thiết.

Dung lượng: —
Phát hành: —
Tải khi cài: —

Tải bộ cài

SHA-256 —

Kiểm tra trước khi cài: CertUtil -hashfile <file> SHA256

Máy cần mạng trong lúc cài. Bộ cài tải phần lõi ngay khi chạy. Các phần tuỳ chọn — môi trường Python, SDK Halcon và Hikvision, bộ mô hình AI dựng sẵn, LabelMe — vẫn nằm trên máy chủ cho tới khi bạn bật ở Tools > Components. Cài xong rồi thì ứng dụng chạy không cần mạng.

Chưa ký số. Windows SmartScreen sẽ cảnh báo ở lần chạy đầu. Hãy đối chiếu mã SHA-256 ở trên với file bạn vừa tải trước khi bỏ qua cảnh báo đó — phép kiểm này chính là thứ mà chữ ký số lẽ ra mang lại cho bạn.

Thư viện ảnh Cameo

Chính thư viện C++ mà ứng dụng chạy trên đó, đóng gói để dùng trong chương trình của bạn. Các module không gọi gì ngoài hệ điều hành và bộ chạy C++ của Microsoft — không OpenCV, không LibTorch, không BLAS.

Windows x64

—

Mỗi module một DLL, thêm bản gộp một file mà binding C# nạp, các file .lib, header, và binding C# cùng Python.

Dung lượng: —
Số module: —

Tải tất cả module (gói nén)

SHA-256 —

Linux x64

—

Cùng bộ module, build thành .so bằng g++ 15, kèm header và gói Python. Binding C# nạp bản gộp một file của Windows, nên trên Linux đường vào là C, C++ hoặc Python.

Dung lượng: —
Số module: —

Tải tất cả module (gói nén)

SHA-256 —

Những thứ bạn phải tự chuẩn bị. Một file license.lic lúc chạy — đúng file mở khoá ứng dụng — cùng bộ chạy Microsoft Visual C++ 2015-2022 x64 trên Windows. Ngoài ra không cần gì: không OpenCV, không LibTorch, không BLAS. Bảng P/Invoke chỉ cách gọi từng hàm được export nằm sẵn trong gói, ở thư mục csharp/.

Ngoài Windows

Cùng thư viện đó, chạy ngay trên board

Ứng dụng cần Windows. Thư viện thì không. Cùng bộ module C++ ấy build được cho Linux nhúng trên ARM, và cho Cortex-M không có hệ điều hành bên dưới — chúng không gọi gì ngoài C runtime, nên không phải cross-compile OpenCV, BLAS hay Python trước.

Linux ARM64

—

Cho board Cortex-A 64-bit chạy Yocto, Buildroot hoặc bản nền Debian — Jetson, Raspberry Pi 4 và 5, Rockchip, i.MX8. Gồm file .so, header và gói Python, đường vào giống hệt bản x64. Trong gói có sẵn README hướng dẫn, header, gói Python cameo và sáu ví dụ cách gọi thư viện từ Python.

Dung lượng: —
Số module: —

Tải tất cả module (gói nén)

SHA-256 —

Linux ARM 32-bit

—

Cùng bộ module cho Cortex-A 32-bit có dấu chấm động phần cứng — i.MX6, Allwinner, các bản Raspberry Pi cũ. Gồm file .so, header và gói Python. Trong gói có sẵn README hướng dẫn, header, gói Python cameo và sáu ví dụ cách gọi thư viện từ Python.

Dung lượng: —
Số module: —

Tải tất cả module (gói nén)

SHA-256 —

Cortex-M, không OS

Sinh từ trong ứng dụng

Không có gì để tải ở đây. Ứng dụng tự build đích này: chọn những module mà vi điều khiển chạy trần mang được, nó biên dịch cho arm-none-eabi rồi link thư viện tĩnh thẳng vào firmware mà nó sinh ra — cùng luồng nạp STM32 và Arduino.

Tải ứng dụng

Bản nhúng là gì, và không phải là gì. Nó là thư viện ảnh — filter, hình học, đo lường, blob, mã vạch, OCR và module mạng nơ-ron — biên dịch cho đích đó. Nó không phải là ứng dụng: trình soạn node, các studio huấn luyện và trợ lý AI vẫn ở lại Windows. Suy luận trên những board này chạy bằng CPU, vì các module không mang theo CUDA. Lúc chạy, mỗi bản vẫn cần đúng file license.lic mở khoá ứng dụng.

Xin key kích hoạt

Ứng dụng chạy được ngoại tuyến, nhưng trợ lý AI được cấp phép theo từng máy. Hãy cài đặt trước, mở Tools ▸ AI Settings, chép Machine ID hiện ở đó rồi gửi kèm biểu mẫu này.

Yêu cầu hệ thống

Đây là yêu cầu cho ứng dụng Windows — không có bản macOS, và bản Linux của ứng dụng chưa phát hành. Thư viện ảnh mới là phần rời khỏi Windows.

Hạng mục	Tối thiểu	Khuyến nghị
Hệ điều hành	Windows 10 64-bit	Windows 11 64-bit
CPU	4 nhân, x86-64	8 nhân trở lên
RAM	8 GB	16 GB trở lên
GPU	Không cần — suy luận tự lùi về CPU	NVIDIA RTX 3060 trở lên, driver mới
Ổ đĩa	Trống 30 GB (SSD)	Trống 60 GB cho dữ liệu và bản ghi hình
Bộ cài tự tải về	Visual C++ x64 runtime, Microsoft Edge WebView2, thư viện CUDA và cuDNN, PyTorch, OpenCV, ONNX Runtime và môi trường Python đi kèm. Bộ cài tự tải giúp bạn — không phải cài tay thứ gì, nhưng máy cần có mạng trong lúc cài.

Câu hỏi thường gặp

Thực tế phải tải về bao nhiêu?

Bản thân file cài rất nhỏ — dung lượng và mã băm chính xác nằm ở thẻ tải phía trên. Trong lúc cài, nó tải phần lõi: CUDA và cuDNN, PyTorch, OpenCV có hỗ trợ GPU, ONNX Runtime và một môi trường Python đầy đủ; con số đó cũng ghi ngay trên thẻ. Các phần tuỳ chọn tải sau, ở Tools > Components, và chỉ tải những gì bạn bật.

Tôi có cần key mới dùng được ứng dụng không?

Pipeline thị giác chạy được mà không cần key. Chỉ trợ lý AI là cấp phép theo máy: bạn gửi Machine ID mà ứng dụng hiển thị và nhận về một key gắn với đúng máy đó. Key cấp cho máy này đem sang máy khác sẽ không dùng được.

File tải về đã được ký số chưa?

Chưa. Chứng chỉ ký số đang được thu xếp. Trong lúc chờ, hãy đối chiếu mã băm SHA-256 công bố ngay cạnh nút tải — nó phát hiện file bị sửa hoặc tải thiếu cũng chắc chắn không kém.

File dự án ở định dạng gì?

Dự án lưu ở dạng .json thuần: node, tham số và các đường nối, mở bằng trình soạn thảo văn bản nào cũng đọc được và dễ đưa vào quản lý phiên bản. Phần mở rộng .mcameo mà đôi khi bạn thấy là một hộp chứa tensor riêng dùng cho trọng số mô hình, không phải file dự án.

Không có GPU thì chạy được không?

Được. Phát hiện và phân vùng tự động lùi về CPU. Nhưng hãy lường trước chênh lệch tốc độ rất lớn — mô hình nặng chạy trên CPU chỉ hợp để thử nghiệm, không đủ cho nhịp dây chuyền.

Có bản macOS hay Linux không?

Không có bản macOS, và ứng dụng cũng chưa có bản Linux. Thư viện ảnh C++ thì khác — nó build được cho Linux, các file .so nằm ở phần tải phía trên. Còn với một luồng xử lý, cách thực tế để chạy trên Linux hôm nay là xuất nó ra Python hoặc C++ từ ứng dụng Windows rồi chạy trên máy đích.

Có thứ nào chạy được trên board nhúng không?

Thư viện thì được. Nó build cho Linux nhúng trên ARM 64-bit và 32-bit, và cho Cortex-M không hệ điều hành, nên phần kiểm tra chạy ngay trên thiết bị — mục Nhúng ở trên nói rõ mỗi đích mang những gì. Ứng dụng vẫn ở Windows: dựng và huấn luyện ở đó, rồi chạy pipeline đã export hoặc chương trình của bạn gọi thư viện ngay trên board.

Dựng pipeline đầu tiên ngay tối nay

Một bộ cài nhỏ cho Windows 10 và 11. Nó tự tải phần runtime cần dùng trong lúc cài, sau đó chạy hoàn toàn ngoại tuyến.

Tải bản Windows Xin key kích hoạt