产品详细介绍产品简介MV-EM系列工业相机为维视推出的小尺寸以太网工业相机，该系列相机覆盖30万~1400万像素，采用更加稳定和通用的千兆以太网络进行传输，相机设计小巧，功耗低，具有图像质量清晰、稳定等特点，配套多种主流语言开发包及例程，同时支持第三方图像处理软件直接调用，支持外触发输入控制采集及信号输出，具有极高的性价比，广泛应用于制造业品质控制、高精度测量、智能交通系统、医学和生命科学影像、教育和科研等领域，是您机器视觉图像获取及设备集成的理想之选。EM千兆网工业相机产品特点● 体积小巧，适应更为严苛的安装条件● 采用千兆以太网接口，理论支持100米传输距离● 采用大型数据包形式传输，减少对中断的处理，性能更加稳定● 采用高品质感光器件，较低的功耗及优良的算法，使得图像清晰、低噪声、色彩还原度好● 支持1路外触发输入，可从IO卡/PLC等设备获取控制信号，提高图像获取同步性● 支持1路信号输出，可随曝光时间或自定义输出，如控制频闪灯● CMOS相机支持AOI/ROI进行局部曝光，并提高采集帧率● 支持断网续传功能，在网络断开重新连接时，可自动继续工作● 机身自带缓存，支持交叠外触发，帧率更高，丢包率更低● 随机附赠VB/VB.NET/VC/C#/QT/OpenCV例程并提供源代码方便用户参考及二次开发● 兼容Halcon、Labview、VisionPro、Matlab等第三方图像处理软件● 全面支持Windows XP、Win7、Win8、Win10操作系统性能参数CCD相机型号 最高分辨率 光学尺寸 最大帧率 数据位数 曝光方式 功耗MV-EM030M 640×480 1/3"69.7fps 8/12帧曝光<2WMV-EM120M/C 1280×960 1/3" 40fps 8/12 帧曝光 1.9WMV-EM200M 1600×1200 1/1.8" 20fps* 8/14 帧曝光 1.9WMV-EM200C 1600×1200 1/1.8" 40fps 8/14 帧曝光 2.5WMV-EM510M/C 2456×2058 2/3" 15fps 8/14 帧曝光 2.5W*MV-EM200M可定制40fps*输出颜色：M为黑色 ,C为彩色CMOS相机型号 最高分辨率 光学尺寸 最大帧率 数据位数 曝光方式 功耗MV-EM040M/C 640x480 1/6" 120fps 8/12 帧曝光 1.7WMV-EM130M/C 1280×960 1/3" 60fps 8/12 帧曝光 1.7WMV-EM500M/C 2592×1944 1/2.5" 15fps 8/12 行曝光 1.7WMV-EM1400C 4608×3288 1/2.3" 7fps 8/12 行曝光 1.7W 感光区间波形图MV-EM30M

德国 EBM 双直流风机，低噪、节能、气流恒定，可靠性更高 智能物联模块，可实现手机 APP 控制开关门，实时观看工作区监控画面 德国 EBM 双直流风机，实现低噪、节能、高 可靠性； 海康威视监控摄像头，可分别独立记 录工作区； X 系采用电动升降玻璃门，搭配脚踏开关解放双手； 平台式搁手架，使用舒适，减少疲劳。

恒温恒湿箱方案，实现精准的温度控制和湿度控制，为长期稳定性测试提供保障，还原真实环境，满足长期稳定性测试需求。广泛应用于生物、医疗、化工，电子元件，包装材料，五金，及高等院校等行业。 智能监控：移动终端实时了解设备情况，报警推送，一键售后 稳定节能：半导体技术能耗优势凸显，仅需很少能耗 节水设计：PTC加热模块，水滴预热雾化加湿， 无需废水回收 更低噪音：半导体控制无噪音、无振动、无需维护、对环境无污染

西安电子科技大学机电工程学院多智能体研究中心郑元世教授团队通过引入了智能体及邻居的历史状态，提出了一种基于记忆信息的一致性协议并建立了该协议下显式的一致域。

随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。 目前被广泛使用的经典冯·诺依曼计算架构下数据存储与处理是分离的，存储器与处理器之间通过数据总线进行数据传输，在面向大数据分析等应用场景中，这种计算架构已成为高性能低功耗计算系统的主要瓶颈之一：数据总线的有限带宽严重制约了处理器的性能与效率，且存储器与处理器之间存在严重性能不匹配问题。忆阻器存算一体系统把传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，其直接利用阻变器件进行数据存储与处理，通过将器件组织成为交叉阵列形式，实现存算一体的矩阵向量乘计算。忆阻器存算一体系统可以避免数据在存储和计算中反复搬移带来的时间和能量开销，消除了传统计算系统中的“存储墙”与“功耗墙”问题，可以高效、并行的完成基础的矩阵向量乘计算，未来极有潜力成为支撑人工智能等新兴应用的核心技术。 清华大学吴华强教授团队实现了材料与器件、电路设计、架构和算法的软硬件协同等多方面原始创新，解决了系统精度损失等被广泛关注的难题： 材料与器件创新。科研团队选择了电学特性稳定的二氧化铪作为忆阻层核心材料，提出了通过插入少量氧化铝层来固定离子分布、抑制晶粒间界形成的新理论，提出了引入热增强层的新原理器件结构，成功抑制了忆阻器非理想特性的产生。 电路设计创新。开发了一套忆阻器与晶体管的混合电路设计方法，提出“差分电阻”设计思想，采取源线电流镜限流设计，抑制了忆阻器电路中可能产生的各种计算误差。 算法创新。提出了混合训练算法，仅用小数据量训练神经网络并只更新最后一层网络的权重，即可将存算一体硬件系统的计算精度达到与软件理论值相同的水平。 “技术链”创新。从“单点技术突破”拓展到“技术链突破”，开发了针对忆阻器存算一体芯片的电子设计自动化（EDA）工具，打通了从电路模块设计到系统综合再到芯片验证的设计全流程。 上述理论和方法发表于《自然》《自然·纳米技术》《自然·通讯》等国际顶级期刊，以及被誉为“集成电路奥林匹克”的“国际固态电路大会”等顶级学术会议。研究成果被“国际半导体技术路线图”和30多部综述文章长篇幅引用。团队已在该研究方向申请国内外专利72项，其中30项已获得授权，知识产权完全自主可控。 团队已研制出全球首款忆阻器存算一体芯片和系统，集成了8个忆阻器阵列和完整的外围控制电路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了计算设备的算力。全系统的计算能效比当前主流的人工智能计算平台——图形处理器（GPU）高两个数量级。团队还设计了一款基于130nm工艺研制的完整忆阻器存算一体芯片，在MNIST数据集上计算速度已超过市面上28nm工艺的四核CPU产品近20倍，能效有近千倍的优势。

项目成果/简介:随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。