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FabImage® Studio Professional
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Vantaggi chiave

  • Nessuna conoscenza di programmazione richiesta.
  • Software basato sul flusso di dati.
  • Algoritmi rapidi e ottimizzati.
  • Oltre 1000 funzioni ad alta prestazione.
  • Filtri di visione artificiale customizzati.
Scopri di più

Licenze Developer

Licenze Runtime

Licenze Service

Sono disponibili tre tipologie di Licenze:

  • Licenze Developer: sono Licenze necessarie per sviluppare un programma di visione.

  • Licenze Runtime: sono Licenze necessarie per eseguire un programma di visione. Per acquistare un Licenza runtime è necessario aver acquistato una Licenza Developer. 

  • Licenze Add-on: sono Licenze aggiuntive che permettono di espandere le funzionalità delle altre due tipologie di Licenze.

Licenze Developer

Licenza Base

La Licenza Developer è assegnata ad un singolo utente sviluppatore ed è attivabile solo tramite chiavetta USB. Per i primi 12 mesi dall’attivazione sono gratuitamente inclusi i servizi di Supporto Tecnico, che includono:

  1. Versione più aggiornata del software con le relative nuove funzionalità e documentazione*
  2. Risposte, via email, ai quesiti tecnici relativi all’uso del software

Allo scadere dei 12 mesi dall’attivazione della Licenza Developer è obbligatorio acquistare una Licenza Service (FIS-EXT) per:

  • acquistare ulteriori Licenze Runtime ad un Singolo Thread (FIS-RUN).

  • usufruire dei servizi di Supporto Tecnico.

*Per ottenere la versione più aggiornata del software occorre inviare ad Opto Engineering il file WIBU associato alla chiavetta USB della Licenza su cui si desidera avere l’upgrade. Maggiori informazioni su come e dove scaricare il file WIBU su https://docs.fab-image.com/stu...

P/N

Descrizione 

Tipologia

Funzionalità

FIS-PRO

FabImage® Studio

Licenza Developer Base

Ambiente di sviluppo (IDE) per programmare in forma grafica. 

  1. Permette di creare applicazioni di visione artificiale complete, incluse le HMI. 
  2. Permette di programmare in forma grafica e successivamente generare interfacce Macrofilter .NET.
  3. Include la funzione Filtri Utente (Custom Filter), che permette di incorporare nel modello di programmazione grafica il codice C++ scritto dell’utente con librerie esterne a quelle di FabImage® Library Suite.
  4. Permette l’acquisizione multicamera e lo sviluppo di processi (macrofiltri) in modo sequenziale (singolo thread)

 USB-DONGLE-FI

Chiavetta USB 

Hardware

Necessaria per ordinare la Licenza attivata tramite chiavetta

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Licenze ADD-ON

Le Licenze ADD-ON** sono Licenze aggiuntive che permettono di espandere le funzionalità della Licenza base. Per acquistare Licenze ADD-ON è necessario aver acquistato una Licenza Developer FabImage® Studio (FIS-PRO).

** Per ordinare una Licenza ADD-ON, è necessario, insieme all’ordine, inviare anche il file WIBU associato alla chiavetta USB della Licenza developer su cui si desidera attivare l’ add-on. Maggiori informazioni su come e dove scaricare il file WIBU a questo link.

*** Non è possibile costruire più macrofiltri con il Deep Learning che lavorano in parallelo.

P/N

Descrizione

Tipologia

Funzionalità

FIS-CODE-ADD

Code Generator per chi ha acquistato FabImage® Studio e vuole utilizzare anche le librerie di FabImage® Library Suite

Licenza Developer ADD-ON

Permette all’utente di trasformare le applicazioni realizzate in FabImage® Studio Professional (FIS-PRO) in codice C++.

Il pacchetto FabImage® Studio + Code Generator ADD-ON (FIS-PRO + FIS-CODE-ADD) permette di integrare ed usufruire delle Librerie di FabImage® Library Suite (FIL-SUI). L’utente può utilizzare l’ambiente di sviluppo sia per la programmazione in forma grafica sia per la programmazione diretta in C++ o .NET.

Per eseguire il l’applicazione in C++ è necessario ordinare la Licenza FabImage® Library Suite Runtime (FIL-RUN).

FIS-PAR-ADD

Parallel Processing ADD-ON per chi ha acquistato FabImage® Studio (FIS-PRO)

Licenza Developer ADD-ON

Permette all’utente di:

  1. Costruire più processi (macrofiltri) che lavorano in parallelo.

  2. Acquisire da più telecamere in parallelo.

FI-DL-ADD

FabImage Deep Learning ADD-ON per chi ha già acquistato FabImage® Studio (FIS-PRO)

Licenza Developer ADD-ON

Permette all’utente l’utilizzo dei Tools del Deep Learning***. Per maggiori informazioni visitare la sezione Deep Learning.
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Licenze Runtime

Licenza Runtime ad un SINGOLO THREAD

La Licenza Runtime è assegnata ad un singolo sistema di visione e permette l’acquisizione multicamera e l’esecuzione di processi (macrofiltri) in modo sequenziale (singolo thread). È possibile attivarla tramite 2 opzioni:

  • Chiavetta USB (USB-DONGLE-RUN) 

  • Computer ID*

Per acquistare una Licenza Runtime ad un Singolo Thread è necessario aver acquistato la Licenza Developer FabImage® Studio (FIL-SUI). Dopo 12 mesi dall’attivazione della Licenza Developer è obbligatorio acquistare la Licenza Service (FIL-EXT) per continuare ad acquistare Licenze Runtime ad un Singolo Thread.

*Qualora il Computer subisse dei danni e la Licenza, assegnata attraverso Computer ID, andasse persa, non potrà essere recuperata e sarà necessario acquistarne una nuova. Opto Engineering consiglia l’opzione di acquisto tramite chiavetta USB.

P/N

Descrizione

Tipologia

Funzionalità

FIS-RUN

FabImage® Studio Runtime

Licenza Runtime

Permette di eseguire un numero illimitato di processi (macrofiltri) in modo sequenziale. Un vantaggio particolare offerto da questa Licenza è la facilità di introdurre modifiche, anche direttamente sulla linea di produzione ovvero di modificare e ricaricare le ricette

USB-DONGLE-RUN

Chiavetta USB (Opzionale)

Hardware

La Licenza viene attivata tramite chiavetta

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Licenza runtime MULTITHREADING

Per poter eseguire le funzionalità del Parallel Processing (FIS-PAR-ADD) è necessario acquistare una delle seguenti Licenze runtime (queste runtime sostituiscono la FabImage® Studio Runtime (FIS-RUN) ad un Singolo Thread). Per eseguire un numero illimitato di processi in parallelo, è consigliato acquistare la Licenza Runtime che limita il numero di core del computer di visione.

Per acquistare una Licenza Runtime Multithreading è obbligatorio aver acquistato una Licenza di tipo Developer FabImage® Studio (FIS-PRO) e una Licenza Developer ADD-ON Parallel Processing (FIS-PAR-ADD). Dopo 12 mesi dall’attivazione della Licenza Developer ADD-ON Parallel Processing (FIS-PAR-ADD) è obbligatorio acquistare una Licenza Service (FIS-EXT) per continuare ad acquistare Licenze Runtime Multithreading .

*Per eseguire un numero illimitato di processi in parallelo, è consigliato acquistare la Licenza Runtime che limita il numero di core del computer di visione.

P/N

Descrizione

Tipologia

Funzionalità

FIS-RUN-CL-XX

FIS-RUN-CL-4

FabImage® Studio Runtime, per un computer di visione a 4 Core

Licenza Runtime per Parallel Processing ADD-ON

Permette di eseguire un numero illimitato di processi in parallelo. È obbligatorio l’utilizzo di un PC con 4 Core.

FIS-RUN-CL-6

FabImage® Studio Runtime per un computer di visione a 6 Core

Licenza Runtime per Parallel Processing ADD-ON

Permette di eseguire un numero illimitato di processi in parallelo. È obbligatorio l’utilizzo di un PC con 6 Core.

FIS-RUN-CL-8

FabImage® Studio Runtime per un computer di visione a 8 Core

Licenza Runtime per Parallel Processing ADD-ON

Permette di eseguire un numero illimitato di processi in parallelo. È obbligatorio l’utilizzo di un PC con 8 Core.

FIS-RUN-CL-16

FabImage® Studio Runtime per un computer di visione a 16 Core

Licenza Runtime per Parallel Processing ADD-ON

Permette di eseguire un numero illimitato di processi in parallelo. È obbligatorio l’utilizzo di un PC con 16 Core.

FIS-RUN-TL-XX*

FIS-RUN-TL-2

FabImage® Studio Runtime limitata a 2 Threads

Licenza Runtime per Parallel Processing ADD-ON

Permette l’utilizzo di un PC ad un numero a piacimento di Core. Il numero di processi in parallelo è limitato a 2 threads.

FIS-RUN-TL-4

FabImage® Studio Runtime limitata a 4 Threads

Licenza Runtime per Parallel Processing ADD-ON

Permette l’utilizzo di un PC ad un numero a piacimento di Core. Il numero di processi in parallelo è limitato a 4 threads.

FIS-RUN-TL-6

FabImage® Studio Runtime limitata a 6 Threads

Licenza Runtime per Parallel Processing ADD-ON

Permette l’utilizzo di un PC ad un numero a piacimento di Core. Il numero di processi in parallelo è limitato a 6 threads.

FIS-RUN-TL-8

FabImage® Studio Runtime limitata a 8 Threads

Licenza Runtime per Parallel Processing ADD-ON

Permette l’utilizzo di un PC ad un numero a piacimento di Core. Il numero di processi in parallelo è limitato a 8 threads.

FIS-RUN-TL-16

FabImage® Studio Runtime limitata a 16 Threads

Licenza Runtime per Parallel Processing ADD-ON

Permette l’utilizzo di un PC ad un numero a piacimento di Core. Il numero di processi in parallelo è limitato a 16 threads.

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ADD-ON Runtime License DEEP LEARNING

Per poter eseguire le funzionalità del Deep Learning ADD-ON è necessario acquistare la seguente Licenza Runtime in aggiunta alla Licenza FabImage® Studio Runtime (FIS-RUN).

Per acquistare la Deep Learning Runtime ADD-ON è necessario aver acquistato una Licenza di tipo Developer FabImage Studio (FIS-PRO) e una Licenza di tipo Developer Deep Learning ADD-ON (FI-DL-ADD). Dopo 12 mesi dall’attivazione della Licenza developer ADD-ON (FI-DL-ADD) è obbligatorio acquistare la Licenza Service (DL-EXT) per acquistare una Licenza Deep Learning Runtime ADD-ON.

*Non è possibile utilizzare più GPU card per l’inferenza

P/N

Descrizione

Tipologia

Funzionalità

FIS-RUN-DL

FabImage® Studio Deep Learning Runtime ADD-ON

Licenza Runtime ADD-ON per il Deep Learning ADD-ON

Permette all’utente l’esecuzione del Deep learning ad un singolo Thread *

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Licenze Service

Allo scadere dei 12 mesi dall’attivazione della Licenza Developer FabImage®  Studio (FIS-PRO) o delle Licenze Developer di tipo ADD-ON (FIS-CODE-ADD, FIS-PAR-ADD e FI-DL-ADD) è obbligatorio acquistare una delle seguenti Licenze Service per:

  1.  Acquistare ulteriori Licenze Runtime ad un Singolo Thread (FIS-RUN o FIL-RUN) o Licenze Runtime Multithreading (FIS-RUN-CL-xx o FIS-RUN-TL-xx)
  2. Acquistare ulteriori Licenze Deep Learning Runtime ADD-ON (FIS-RUN-DL)
  3.  Mantenere il Supporto Tecnico attivo

P/N

Descrizione

Tipologia

Funzionalità

FIS-EXT

FabImage® Studio EXTENSION

Licenza Service

Licenza necessaria per:

  1. Acquistare ulteriori Licenze Runtime ad un Singolo Thread (FIS-RUN)

  2. Acquistare ulteriori Licenze Runtime Multithreading (FIS-RUN-CL-xx o FIS-RUN-TL-xx)

  3. Mantenere il supporto tecnico attivo

ADD-EXT

FabImage® Studio + Code Generator ADD-ON EXTENSION

Licenza Service


License required for:

  1. Acquistare ulteriori Licenze Library Runtime ad un Singolo Thread (FIL-RUN)
  2. Mantenere il supporto tecnico attivo

DL-EXT*

FabImage® Deep Learning ADD-ON EXTENSION

Licenza Service

Licenza necessaria per:

  1. Acquistare ulteriori Licenze Deep Learning Runtime ADD-ON (FIS-RUN-DL)
  2. Mantenere il supporto tecnico attivo
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Introduzione

Il Deep Learning di FabImage® è un set aggiuntivo di 5 strumenti, altamente innovativi, progettati per ispezioni complesse. Bastano solo 20-50 immagini campione, per costruire un modello di reti neurali e rendere il software autonomo nel rilevare oggetti, difetti o caratteristiche che gli algoritmi tradizionali non sarebbero in grado di identificare.

Insieme a FabImage Studio Professional, Deep Learning Add-on fornisce una soluzione completa per le moderne applicazioni di visione artificiale!

Vantaggi chiave

Set di training

Impara da pochi campioni

Le applicazioni tipiche con FabImage Deep Learning Add-on richiedono da 20 a 50 immagini per la fase di training. Il nostro software apprende internamente le caratteristiche chiave da un set di training limitato e genera quindi migliaia di nuovi sample artificiali per un training efficace.

Requisiti hardware

Funziona su GPU e CPU

Per un training efficace nella fase di sviluppo è necessaria una GPU moderna. In macchina (runtime), si può utilizzare GPU o CPU. La GPU sarà tipicamente 3-10 volte più veloce (ad eccezione della classificazione degli oggetti che è altrettanto veloce sulla CPU).

Velocità

Le migliori performance

La durata tipica del training su una GPU è di 5-15 minuti. Il tempo di inferenza varia a seconda dello strumento e dell'hardware tra 5 e 100 ms per immagine. Le massime prestazioni sono garantite da un motore di inferenza sviluppato appositamente per l’uso su applicazioni industriali.

Procedura di Training

1. Raccolta e normalizzazione delle immagini

  • Acquisire tra le 20 e le 50 immagini (più sono meglio è), di campioni buoni e di scarti, che rappresentano tutte le possibili variazioni dell'oggetto; salvarle su disco.
  • Assicurarsi che la scala dell'oggetto, l'orientamento e l'illuminazione siano il più possibile coerenti.

Training

  • Aprire FabImage Studio Professional e aggiungere uno dei moduli del Deep Learning Add-on.
  • Aprire l’editor associato allo strumento e caricare le immagini di training.
  • Etichettare le immagini o evidenziare i difetti utilizzando gli strumenti di disegno.
  • Fare clic su "Train"

Set di addestramento e set di validazione

Nel deep learning, come in tutti i campi del machine learning, è molto importante seguire la metodologia corretta. La regola più importante è separare il set di addestramento dal set di convalida. Il set di addestramento è un insieme di campioni utilizzati per la creazione di un modello. Non possiamo usarlo per misurare le prestazioni del modello, poiché spesso genera risultati troppo ottimistici. Pertanto, utilizziamo dati separati - il set di convalida - per valutare il modello. Il nostro Deep Learning Add-on crea automaticamente entrambi i set dagli esempi forniti dall'utente.

Controllo

  • Eseguire il programma e verificare i risultati
  • Ripetere al punto 1 o 2 finché i risultati non sono completamente soddisfacenti

Rilevazione di caratteristiche

Nella modalità supervisionata, l'utente deve evidenziare i pixel corrispondenti ai difetti sulle immagini di training. Lo strumento impara quindi a distinguere gli scarti cercandone le caratteristiche identificative.

Ispezione di pannelli fotovoltaici

In questa applicazione, crepe e graffi devono essere rilevati su una superficie che include caratteristiche complesse. Con i metodi tradizionali, questo richiede algoritmi complicati con decine di parametri che devono essere modificati per ogni tipo di pannello. Con il Deep Learning Add-on è sufficiente addestrare il sistema in modalità supervisionata, utilizzando un unico strumento.

Segmentazione dell'immagine satellitare

Le immagini satellitari sono difficili da analizzare poiché includono un'enorme varietà di caratteristiche. Tuttavia, il Deep Learning Add-on può essere addestrato per rilevare strade ed edifici con un'affidabilità molto elevata. Il training può essere eseguito utilizzando una sola immagine correttamente etichettata e i risultati possono essere verificati immediatamente. L’aggiunta di più campioni è utile ad aumentare la robustezza del modello.

Rilevazione di anomalie

Nella modalità senza supervisione il training è più semplice. Non esiste una definizione diretta di difetto: lo strumento viene addestrato a cercare deviazioni, di qualsiasi tipo, rispetto a campioni che vorremmo.

Verifica del packaging

In una confezione alimentare, ciascuno degli elementi deve essere posizionato correttamente. I difetti sono difficili da identificare quando gli oggetti sono corretti ma si trovano in una posizione sbagliata. In questo caso devono comunque essere classificati come errati. La soluzione è utilizzare un deep learning senza supervisione che rileva eventuali variazioni significative rispetto a ciò che lo strumento ha visto e appreso nella fase di formazione.

Materie plastiche, stampaggio a iniezione

Lo stampaggio a iniezione è un processo complesso con diversi, possibili, problemi di produzione. Gli oggetti in plastica possono anche includere piegature o altre deviazioni di forma accettabili per il cliente. Il nostro componente aggiuntivo Deep Learning può apprendere tutte le deviazioni accettabili dai campioni forniti e quindi rilevare anomalie di qualsiasi tipo durante l'esecuzione sulla linea di produzione.

Classificazione di oggetti

Lo strumento di classificazione degli oggetti divide le immagini di input in gruppi creati dall'utente in base alle loro caratteristiche specifiche. Di conseguenza vengono forniti il nome di una classe il livello di confidenza di ogni classificazione.

Posizionamento tappi (anteriore/posteriore)

Talvolta i tappi di plastica possono capovolgersi accidentalmente nella macchina di produzione. Il cliente desidera evitare questa situazione. L'attività può essere completata con metodi tradizionali, ma richiede un esperto per progettare un algoritmo specifico per questa applicazione. E’ invece possibile usare la classificazione basata sul Deep Learning che impara automaticamente a riconoscere il fronte e il retro da una serie di immagini di training.

Identificazione 3D di cerchi in lega

Potrebbero esserci centinaia di diversi tipi di cerchi in lega prodotti in un singolo stabilimento: l'identificazione di un particolare modello, rispetto a tali quantità, è impossibile con i metodi tradizionali. Un approccio Template Matching richiederebbe un'enorme quantità di tempo per cercare di abbinare centinaia di modelli, mentre la realizzazione manuale di modelli su misura richiederebbe uno sviluppo e una manutenzione eccessivi. Il deep learning si presenta come una soluzione ideale che apprende direttamente dalle immagini di esempio senza alcun sviluppo ad hoc.

Segmentazione in classi

La tecnica di segmentazione dell’istanza viene utilizzata per individuare, segmentare e classificare oggetti singoli o multipli all'interno di un'immagine. A differenza dello strumento di rilevazione di caratteristiche, questa tecnica rileva oggetti singoli e può essere in grado di separarli anche se si toccano o si sovrappongono.

Segmentazione di frutta secca

Poiché la composizione percentuale di frutta secca in una confezione deve essere conforme all'elenco degli ingredienti riportati in etichetta, il produttore deve verificare che venga imballata la giusta quantità di frutta secca per ciascun tipo. Lo strumento di segmentazione delle istanze è una soluzione ideale in tale applicazione, poiché restituisce maschere corrispondenti agli oggetti segmentati.

Verifica del packaging

Nell’esempio di verdure preconfezionate, la posizione degli ortaggi è casuale. I lavoratori della linea di produzione possono a volte dimenticarsi, accidentalmente, di mettere una delle verdure all’interno della confezione. Sebbene esista un sistema che pesa il pacchetto, è preferibile verificare la completezza del prodotto prima del processo di confezionamento. Poiché non esistono due ortaggi uguali, la soluzione è utilizzare la segmentazione basata sul deep learning. Nella fase di training, l’utente deve semplicemente contrassegnare le regioni corrispondenti alle verdure.

Tracciamento di punti

Lo strumento di tracciamento di punti cerca forme, caratteristiche o segni specifici che possono essere identificati come punti in un'immagine di input. Può essere paragonato al tradizionale template matching, ma qui lo strumento viene addestrato con più campioni e diventa robusto contro l'enorme variabilità degli oggetti di interesse.

Tracciamento api

Questo compito, impossibile da realizzare con i metodi tradizionali di elaborazione delle immagini, può essere svolto con il nostro ultimo strumento. Al termine dell’identificazione, possiamo verificare se sono stati infettati dalla varrosi, malattia causata dagli acari parassiti che attaccano le api mellifere. Il parassita si attacca al corpo degli insetti e sulla base di una caratteristica infiammazione rossa possiamo classificarle in base alle loro condizioni di salute. Questo esempio mostra che lo strumento si estende facilmente a molti diversi rami dell'industria, ad es. agricoltura.

Pick and Place

In queste applicazioni abbiamo bisogno di guidare un braccio robotico per prelevare gli articoli, tipicamente da un nastro trasportatore o da un contenitore. Un buon esempio di tale applicazione è raccogliere piccole talee di stelo per poi metterle verticalmente in vasi. Eventuali imprecisioni nel rilevamento potranno comportare un invaso troppo profondo o capovolto: le talee non formeranno radici. I nostri strumenti di deep learning consentono di individuare rapidamente le parti desiderate della pianta e fornire i risultati accurati, richiesti, per questa operazione.

Intuitive

Potente

Adattabile

Esempi di applicazione

Intuitive

Drag & Drop

L’intera programmazione viene effettuata selezionando i filtri e collegandoli tra di loro. È possibile concentrarsi sulla visione artificiale.

Si può vedere tutto

I risultati dei controlli vengono visualizzati sotto forma di anteprime multiple di dati configurabili e, quando un parametro del programma viene modificato, è possibile visualizzare le anteprime aggiornate in tempo reale.

Designer di HMI

Permette di creare facilmente interfacce utente grafiche personalizzate e di realizzare l’intera applicazione di visione artificiale utilizzando un unico pacchetto software.

Potente

Oltre 1000 filtri pronti all’uso

Sono disponibili oltre 1000 filtri macchina pronti all’uso, testati e ottimizzati su centinaia di applicazioni. Sono dotati di una serie di funzioni avanzate, come l’eliminazione degli outlier, la precisione dei subpixel o ROI di qualsiasi forma.

Accelerazione hardware

I filtri sono fortemente ottimizzati per la tecnologia SSE e per i processori multicore. Le nostre implementazioni sono tra le più rapide al mondo!

Cicli e condizioni

È possibile creare flussi di programmi personalizzati e in scala senza scrivere una sola linea di codice. I cicli, le condizioni e i sottoprogrammi (macrofiltri) sono realizzati graficamente con apposite strutture di flussi di dati.

Adattabile

GigE Vision and GenTL Support

FabImage® Studio è un prodotto conforme GigE Vision, in grado di supportare l’interfaccia GenTL e una vasta serie di API specifiche dei venditori. Questo permette di utilizzare le telecamere Opto Engineering® e la maggior parte delle telecamere disponibili sul mercato, inclusi i modelli di Matrix Vision, Allied Vision, Basler, Baumer, Dalsa, PointGrey, Photon Focus, XIMEA e molti altri.

Filtri utente

È possibile utilizzare i filtri utente per integrare il proprio codice C/C++ con i vantaggi della programmazione visiva.

Generatore di codici C++

È possibile esportare i programmi creati in FabImage® Studio in codice C++ o in gruppi .NET. Questo semplifica l’integrazione degli algoritmi di visione con applicazioni create in un linguaggio di programmazione C++, C# o VB.

Esempi di applicazione

In questa applicazione, dobbiamo ordinare i chiodi tra dadi e bulloni. L'immagine è soggetta a soglia e le aree risultanti vengono suddivise in BLOB; infine, le macchie sono classificate in base al loro allungamento e le unghie sono facilmente reperibili.

Questo esempio mostra un filtro ReadBarcodes di base. Lo strumento trova automaticamente il codice a barre e fornisce come output il testo decodificato.

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