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VisionBank SVS智能视觉软件
产品详细介绍软件特点● VisionBank SVS工具库能够满足各种视觉需求,从几何物品的定位、检测、识别、测量,都能够解决● 结合灵活而强大的PC-based应用开发,VisionBank SVS软件能够以前所未有的超快速度,为各种机器视觉应用创建解决方案● VisionBank SVS软件提供中、英两种语言选择,全面兼容Win 7、Win8、Win10系统,客户可在32位与64位间无缝切换● 各工具之间的拖放可实现快速的数值、结果和图像链接。● 支持多种设备热插拔,无需断电就可添加或移除设备● 工具组可重复使用的并缩短应用开发的时间● VisionBank SVS机器视觉测量软件适用于各行业产品在线、离线尺寸测量,1/4亚像素测量精度● 几十种几何算法运算,十多种测量工具,使得测量变得简单,强大● 各工具之间的拖放可实现快速的数值、结果和图像链接。● 测量结果可以Excel ,Txt,CSV等形式输出,统计数据● 圆形、方形、棋盘格等标定板标定,比例尺标定智能视觉软件测量(计测)模块 智能视觉软件测量(计测)模块2标定 标定 高精度测量所选用的标定板标定,可使得检测精度达到um级别。亦可选用标准产品或标准块进行比例尺标定,方便、快捷,更适用于产线数据快速测量。数据存储 智能视觉软件数据存储 可将数据保存为TXT、EXCEL、CSV格式,用户可设置数据保存路径。在数据记录窗口中查看最近100天的检查记录。保存的结果数据文件和图像以日期分组。 机器人视觉引导定位模块● 系统内嵌智能形状识别引擎,能够识别常见的基本几何图形● 对于复杂形状,系统可以进行模板学习训练,进而实现复杂形状的识别● 全面兼容ABB、KUKA,FANUC、安川,川崎,新松等主流机器人,以及各类PLC控制系统实现无缝对接● 多点映射标定及标定板标定,可将图像左边转化为世界坐标、及伺服运动脉冲等● 标准协议的RS2162通讯、网络通讯(服务器、客户端),使得通讯更加简单化● 检测组织错误、表面缺陷、产品损坏、缺失等特等● 颜色检测分析、有序色块检测等● 圆度检测、轨迹检测、直线边缘毛刺检测等● OCR、OCV,读取和验证产品或元件上的字母、数字、字符等● 读取一维条码、二维DataMatrix码、QR码● 读取数据通讯输出,RS232、TCP/IP、I/O输出智能视觉系统逻辑控制、数据运算 对测量模块得到的结果进行数学计算产生新的数值,或比较两个字符串内容是否一致,可以设定固定字符串,等等图像预处理 图像预处理机器视觉 在图像预处理中可以添加一系列预处理算法对图像逐步进行预处理。后续用户选择的模块是在预处理之后的图像上执行的。 支持多种相机需求VisionBank SVS软件可以基于数百种相机平台采集图像。目前可支持Microvision GIGE/USB系列相机、Basler GIGE系列相机、AVT GIGE/USB/1394系列相机,以及维视图像智能相机.优势特点● 智能化工程管理——可同时检测同一产线上的不同型号产品● 多层级权限管理——提供“管理员”、“工程师”及“操作员”权限管理● 高自由度的扩展性——面向高级用户开放SDK版本● SDK层级的兼容性 ——系统直接搭载厂商原始驱动包● 数据转译模块——可对输入输出的信号进行“转译”,支持用户自定义规则● 本地及云端的数据存储——检测数据可本地存储也可上传到云端● 其他辅助功能——包括智能参数确定、逻辑检测、灰度直方图、系统运行日志及额外的软键盘
陕西维视数字图像技术有限公司 2021-08-23
机器视觉教学实验平台
实验平台由2D和3D视觉单元、SCARA机器人、输送线和计算机组成, 针对图像处理、机器视觉和机器人等课程的教学需要, 配置多个基础类、提高类和应用类实验,帮助学生由浅入深 ,逐步掌握机器视觉和机器人的相关知识。
湖南睿图智能科技有限公司 2021-02-01
指纹识别技术
包括基于流量分析的移动应用指纹识别技术以及基于应用程序和浏览器的设备指纹识别技术等。移动应用指纹识别技术通过综合应用动态流量采集和静态特征抽取技术,在保证应用规模和流量覆盖率的前提下,实现流量数据的大规模自动化采集。设备指纹识别技术针对Android系统终端,在零权限的前提下分别基于应用程序和浏览器提取层次化标识符组合形成指纹实现设备识别。
东南大学 2021-04-11
物体识别与抓取
工业或轻工业环境下的抓取和分拣操作一直是劳动密集型的生产环节。本研究室搭建了以视觉感知     为基础的机械手臂控制系统,核心硬件包括 UR 机械臂和 Barratte Hand 三指灵巧手。能够准确、快速地识别与定位抓取目标,并实现可靠地运动控制。该技术对提高相关产业的自动化、智能化、以及劳动生  产率具有重要的应用价值。
北京工业大学 2021-04-13
人脸识别门禁系统
利用手机上的 APP 刷人脸,进行识别后,驱动门禁开关。由于手机比较普及,出入门禁的人,无需携带其他识别物,就能自由进出。成本低、方便快捷。
扬州大学 2021-04-14
人脸三维视觉检测
成果介绍人脸三维识别,工业产品的三维检测技术创新点及参数自适应,“拟人”;深度学习(神经网络);模糊逻辑和逻辑推理;进全局优化化计算。市场前景人脸识别,工业产品的外观三维检测
东南大学 2021-04-11
立体视觉盘煤系统
一般来说,燃料成本约占燃煤发电企业总发电成本的70%-80%。可见,燃料成本是发电厂生产经营和经济核算的中心环节。因此,燃料的现代化管理水平对火力发电厂的生产安全、经济、稳定以及提高企业的经济效益有着重要意义。火电厂的燃煤管理是生产管理的重要环节之一,只有准确、迅速测量出煤场存煤量,才能对电厂进行成本核算、经济效益评估和科学的管理。传统盘煤方式主要采用人工丈量的方法。这种方法不仅费时费力、不准确,而且易受气象条件影响。
东南大学 2021-04-10
轴承表面视觉在线检测系统
检测技术是现代制造业的基础技术之一,是保证产品质量的关键。随着现代制造业的发展,许多传统的检测技术已不能满足其需要,主要表现在:现代制造产品种类越来越多,制造精度越来越高,很多场合要求实时、在线、非接触检测;现代制造业的发展需要更快速、有效的产品检测技术。视觉检测技术是建立在计算机视觉理论基础上的一门新兴检测技术,具有非接触、速度快、精度高、现场抗干扰能力强等许多优点,能很好地满足现代制造业对检测的需求,在实际中正取得越来越广泛的应用,如零件外形尺寸测晕、零件的缺陷检查、零件装配、机器人的引导和零件的识别等。 浙大团队设计轴承表面视觉在线检测系统,被检轴承在机械运动工作平台上,在计算机的控制下,以一定的速度和节拍在传输带上运动,轴承在光源的照射下,其影像被投射到光学成像系统,CCD摄像头将其接收的光学影像转换成视频信号输出到图像采织卡,图像采媒卡再将视频信号转换成数字图像信息供计算机处理。计算机运用各种算法对图像数据进行预处理、轴承图像分割、定位以及计算等,最终判断所检轴承是否为合格品,为合格品者则计算并输出图像的相对转角,由机械执行机构(比如机械臂)根据此转角完成轴承生产的下一工序。
浙江大学 2023-05-10
机器视觉图像处理开发平台
产品详细介绍一、嵌入式机器视觉图像处理平台     MV-VS800是一款高性能数字图像信号处理平台,具有极强的处理性能,高度的灵活性、工作稳定性和可编程性,平台功耗低、接口丰富,体积小巧,智能化程度高、拥有大量常用的图像处理软件库,是用户构造机器视觉图像处理系统的理想选择。二、机器视觉图像处理软件1、MV-MVIPS图像处理软件、HALCON机器视觉软件                               2、HALCON机器视觉软件 MVIPS 机器视觉图像处理软件平台是一款高性能的工业机器视觉软件工具包,用户可以利用其快速开发图像处理和机器视觉应用软件,快速搭建自己的机器视觉应用系统,它功能强大,测量、检测、识别速度快,可靠性高。MVIPS机器视觉图像处理软件提供了图像测量、字符识别、彩色分析、缺陷检测和目标定位等多个库函数,软件开发平台具有良好的人机界面,有图像输入、程序代码、参数设置、数据输出窗口,用户可以用简单的下拉式菜单界面,在软件中只需要快速调用相应函数就可以实现自己想要的功能。三、应用领域1、缺陷检测;2、尺寸测量;3、OCR&OCV;4、颜色比对;5、匹配定位。6、其他。
陕西维视数字图像技术有限公司 2021-08-23
智能表记识别系统
项目简介: 本项目针对复杂的实际工业环境,基于机器学习最新理论成果和机器视觉基本原理,研究并实现了具有较强鲁棒性的变电站传统机械式电表远程智能读数系统。首先通过图像的预处理对电表区域进行初步定位,然后在此有效范围中利用电表指针的几何形状特点对其进行精准定位,最后通过指针与表盘刻度的相对位置计算电表读数,最终实现了在复杂环境下对电表快速、可靠、精确地远程智能读数,代替了低效的传统人工抄表和数据录入,具有可推广应用的工业价值。 运用机器学习和计算机视觉技术,首先获取指针式仪表表盘图像,然后采用数字图像处理技术提取和识别目标,最后实现指针式仪表示值的自动判读,从而避免人工判读示值工作量大、容易出错等问题。本项目的主要工作内容有:电表特征配置、指针类表计读数判别、建立前馈式神经网络模型、图像智能化判断。 由于工业环境复杂多变,在数据采集过程中不定期地会出现各种故障和干扰。这些极端情况下所采集到的图片若进入系统进行智能读数分析,所得到的分析结果往往是不可信或者无意义的。所以,根据图像的像素分布特点进行分析,系统将自动拒绝对质量过差的问题图像进行分析判断,并向变电站工作人员发送相关警告提示。在提高系统读数结果可靠性的同时,及时发现设备问题并通知工作人员,有利于尽早排除故障、防患于未然。主要技术指标:识别正确率:92.5%;识别速度<3s。 应用范围:项目目前已进入产业化阶段,成果权属为我校独自拥有。
四川大学 2021-04-11
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