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发布时间: 2017 - 01 - 17
机器视觉之图像采集原理视频采集即将视频转换成PC机可使用的数字格式。维视专业图象采集卡是将视频信号经过AD转换后,经过PCI总线实时传到内存和显存。在采集过程中,由于采集卡传送数据采用PCIMasterBurst方式,图象传送速度高达33MB/S,可实现摄像机图像到计算机内存的可靠实时传送,并且几乎不占用CPU时间,留给CPU更多的时间去做图像的运算与处理。
发布时间: 2017 - 01 - 17
工业相机CCD清洗方法1) 压缩空气一般情况下,压缩空气足以清除掉CCD芯片内部的所有杂质。但不推荐喷雾剂类型的压缩空气,因为喷雾剂中的压缩空气往往含有水、油等可能损坏CCD表面的物质。2) 微纤维材料   微纤维可以深入CCD的表面清楚杂质,从而达到达到清洁目的3) 纯酒精(浓度90%以上)   该材料可在几乎所有的化学试剂店内买到。但注意,不要使用异丙醇,因为异丙醇会吸收空气中的水分,在CCD表面留下液体痕迹。4) 酒精替代品  除酒精外,甲醇或一种叫做Eclipse的液体也可被用来清洁CCD表面。但我们不推荐使用这种方法,因为甲醇是剧毒物质。5) 以上各种方法综合使用   可以综合以上各种方法,清洗相机CCD表面。如果手指摸到了CCD前端的玻璃,也不必担心,这层玻璃很坚硬,除非使用玻璃刀、沙子或钻石,否则不会在它表面留下划痕。
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  • 机器视觉
    盘点 | 机器人视觉工程师必须知道的工业相机相关问题1:工业相机的丢帧的问题是由什么原因引起的?经常会有一些机器视觉工程师认为USB接口的工业相机会造成丢帧现象。一般而言,工业相机丢帧与工业相机所采用的传输接口是没有关系的,无论是USB,还是1394、GigE、或者是CameraLink。设计不良的驱动程序或工业相机硬件才是造成丢帧的真正原因:设计不良的工业相机之所以会发生丢帧的现象,其实就是资料通道的堵塞,无法及时处理,所以新的图像进来时,前一张可能被迫丢弃,或是新的图像被迫丢弃。要解决这问题,需要设计者针对驱动程序与工业相机硬件资料传输的每个环节进行精密的设计。2:工业相机输入、输出接口有哪些?在机器视觉检测技术中,工业相机的输入、输出接口有Camera Link、IEEE 1394、USB2.0、Ethernet、USB3.0几种;3:知道被测物的长、宽、高以及要求的测量精度,如何来选择CCD 相机和工业镜头,选择以上器件需要注意什么?首先要选择合适的镜头。选择镜头应该遵循以下原则:1).与之相配的相机的芯片尺寸是多大;2).相机的接口类型是哪种的,C 接口,CS 接口还是其它接口;3).镜头的工作距离;4).镜头视场角;5).镜头光谱特性;6).镜头畸变率;7).镜头机械结构尺寸;选择CCD 相机时,应该综合考虑以下几个方面:1).感光芯片类型;CCD 还是CMOS2).视频特点;包括点频、行频。3).信号输出接口;4).相机的工作模式:连续,触发,控制,异步复位,长时间积分。5).视频参数调整及控制方法:Manual、RS232.同时,选择CCD 的时候应该注意,l inch = 16mm 而不是等于25.4mm.4:CCD 相机与CMOS 相机的区别在哪里?(1) 成像过程CCD 与CMOS 图像传感器光电转换的原理相同,他们最主要的差别在于信号的读出过程不同;由于CCD仅有一个(或少数几个)输出节点统一读出,其信号输出的一致性非常好;而CMOS 芯片中,每个像素都有各自的信号放大器,各自进行电荷-电压的转换,其信号输出的一致性较差。但是CCD 为了读出整幅图像信号,要求输出放大器的信号带宽较宽,而在CMOS 芯片中,每个像元中的放大器的带宽要求较低,大大...
    2017 - 12 - 11
  • 机器视觉
    工业机器人视觉引导系统MVRobotVision机器人视觉引导系统是配合工业机器人工作的机器视觉系统,提供高效精准的视觉引导功能,适应多维运动工业机器人对视觉系统轻便、高速、高精度的要求,配合工业机器人实现高效智能化的产线改造,为自动化产线,传送带分拣,组装、自动码垛卸垛以及其他复杂加工等机器人应用提供智能视觉引导解决方案。2D视觉引导MVRobotVision机器人2D视觉引导系统主要应用于流水线传送跟踪、精确定位、姿态调整三个方面。3D视觉引导MVRobotVision机器人3D视觉引导系统主要应用于工件分拣、码垛与卸垛、输送机分拣定位三个方面。系统特点柔性化定位工装:节约在多品种情况下传统的机械定位工装设计成本,使工装定位环节实现真正的柔性化。 智能形状识别引擎,智能视觉学习训练: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精准数据:降低环境光影响,快速准确获取扫描数据;先进高效的数据分析,实现高速精确定位识别,精度可达0.1mm
    2017 - 12 - 04
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  • 所属纷飞: 机器视觉
    资料关键词:
    简介: 机器视觉:给智能制造一双慧眼机器视觉的原理和用途首先我先对机器视觉做一个简要的介绍。我们知道人类感知世界的一个很重要的信息来源是靠视觉,而机器视觉是通过计算机来模拟人类的视觉功能让计算机获得相关的细节信息并且加以理解。它的原理是计算机或者是相关图片处理器从客观的图像中提取信息进行处理,加以理解并且最终用于检测还有控制等领域,它涉及的领域包括人工智能、计算机科学、图像处理还有模式识别等很多领域。由于有了图像处理还有计算机等等自动化设备的帮忙,机器视觉其实是远远超过人类的极限的,所以它的优势也十分明显,包括高效率、高精度、高自动化,以及能够很好适应比较差的环境。所以在一些不适合人工作业的危险的工作环境,或者是我们人类视觉很难满足要求的场合,机器视觉是可以用来代替人工视觉的。在这种检测、测量、识别和定位等功能上,机器视觉更是能够更好的胜任。除了以上这些,它还能够提高生产效率以及自动化的程度,实现信息集成,所以在工业领域应用很广泛,是智能制造很重要的基础。机器视觉在工业领域的应用分类我们在这里重点讲一下机器视觉在工业领域的应用是怎么样进行分类的。它依照工作环境可以分为,一种是在大规模或者是说测试要求能力高的生产线上,比如说分装、印刷、分拣或者是在野外这样的不适合人员工作的环境中用来代替传统的人工测量或者测试。这样能够达到人工无法达到的可靠性,或者是自动化程度。另外一种是必须要用到高性能或者精密仪器组件的专业设备。其实最早带动整个机器视觉行业的是半导体制造设备,比如说上游晶圆加工的分类切割,这样的设备都非常依赖高精度的测量和对运动的部件进行引导和定位。除了在工业领域机器视觉的应用比较成熟之外,在一些非工业领域机器视觉的优势同样是很明显的,具备非常大的发展运用空间。因为机器视觉它成本低、运用广泛、准确度高的特点,它在交通行业,一些车牌识别、流量控制、违章识别都可以得到广泛的运用,比如说另外一些细分新行业如森林防火、飞机跑道异物检测,比如说大疆精灵4无人机就首次引入了机器视觉。非工业领域同时还包括三维和多维的,机器视觉同样也有很巨大的空间。比如说前沿技术带来的一些新领域,像无人机、服务器人都对机器视觉提出了新的要求。那么未来对机器视觉的应用会越来越多,机器视觉也可以促进服务机器人这样的产业的发展,让机器人能够在更多的场合得到应用。机器视觉的组成与产业链接下来我们讲一下第二部分,就...
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    2017 - 07 - 03
  • 所属纷飞: 机器视觉
    资料关键词:
    简介: 机器视觉相机介绍 机器视觉专业论坛1、简介              机器视觉相机的目的是将通过镜头投影到传感器的图像传送到能够储存、分析和(或者)显示的机器设备上。可以用一个简单的终端显示图像,例如利用计算机系统显示、存储以及分析图像。2、分类       按照芯片类型可以分为CCD相机、CMOS相机;按照传感器的结构特性可以分为线阵相机、面阵相机;按照扫描方式可以分为隔行扫描相机、逐行扫描相机;按照分辨率大小可以分为普通分辨率相机、高分辨率相机;按照输出信号方式可以分为模拟相机、数字相机;按照输出色彩可以分为单色(黑白)相机、彩色相机;按照输出信号速度可以分为普通速度相机、高速相机;按照响应频率范围可以分为可见光(普通)相机、红外相机、紫外相机等。3、CCD与CMOS区别CCD和CMOS是现在普遍采用的两种图像工艺技术,它们之间的主要差异在于传送方式的不同,用过相机的人肯定对这两个名词不会陌生,可是对它们之间的性能区别,却并不是很了解。这里将做简单的比较说明。1)噪声差异:由于CMOS的每个感光二极管都需要搭配一个放大器,若以百万像素计算的话,那就需要上百万个的放大器,然而放大器属于模拟电路,很难让所得的每个结果都保持一致。而CCD只需要一个放大器放在芯片边缘,与CMOS相比,它的噪声相对减少很多,大大提高了图像品质。2)耗电量差异:CMOS采用主动式图像采集方式,感光二极管所产生的电荷会直接由旁边的电晶体放大输出;而CCD为被动式采集方式,必须外加12~18V的电压以使每个像素中的电荷移送到传输通道。因此CCD就必须设计更精密的电源线路和耐压强度,这样使得CCD的耗电量远远高出CMOS,根据计算CMOS的耗电量仅是CCD的1/8~1/10。3)分辨率差异:由于CMOS的每个像素都比CCD复杂,且其像素尺寸很难达到CCD的水平,因此,当我们比较相同尺寸的CCD与CMOS时,CCD的分辨率通常会优于CMOS传感器的水平。例如,维视数字图像技术有限公司生产的4.40μm*4.40μm像元大小的CCD相机分辨率为1628*1236,而5.2μm*5.2μm像元大小的CMOS相机分辨率为1280*1024,对比结果明显得出:同尺寸大...
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    2017 - 07 - 03
  • 所属纷飞: 机器视觉
    资料关键词:
    简介: 机器视觉基础及硬件选型.pdf
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    2017 - 06 - 06
  • 所属纷飞: 机器视觉
    资料关键词: 机器视觉图像处理与计算机语言关系流程图
    简介: 机器视觉图像处理与计算机语言关系流程图
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    2017 - 01 - 12
  • 所属纷飞: 机器视觉
    资料关键词:
    简介: Halcon标定完成后的二维测量1.gen_measure_rectangle2( : : Row, Column, Phi, Length1, Length2, Width, Height,Interpolation : MeasureHandle)产生测量矩形句柄,控制输入为测量矩形范围的坐标中心,矩形长轴和水平方向夹角范围的弧度,矩形边长的一半,测量图片的宽和高度,输出为测量句柄。 2.measure_pairs(Image : : MeasureHandle, Sigma, Threshold, Transition, Select :RowEdgeFirst, ColumnEdgeFirst, AmplitudeFirst, RowEdgeSecond, ColumnEdgeSecond,AmplitudeSecond, IntraDistance, InterDistance) 抽取和矩形主轴垂直的直线,返回第一类和第二类边缘点的行列坐标值,边缘分类由Transition的灰度差分决定。控制输出还有,一个边缘对之间的距离;以及一类边缘对相继边缘之间的距离。 3.image_points_to_world_plane( : : CameraParam, WorldPose, Rows, Cols, Scale : X, Y) 把像素坐标转化到世界坐标系中的Z=0平面中的X,Y坐标。控制输入为,相机内参数,标定的世界坐标位姿,测量单位,像素坐标,输出为Z=0平面的X,Y坐标。 4.distance_pp( : : Row1, Column1, Row2, Column2 : Distance) 利用两点距离公式计算两点之间的距离。 注意用法:distance_pp (X1[0:4], Y1[0:4], X1[1:5], Y1[1:5], Distance) 5.tuple_mean( : : Tuple : Mean) 返回数组的平均值。 6.tuple_deviation( : : Tuple : Deviation) 返回数组中所有元素的标准差。 对应的HALCON单相机标定后的测量程序段如下:    1: calibrate...
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    2017 - 11 - 17
  • 所属纷飞: 机器视觉
    资料关键词:
    简介:
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    2017 - 11 - 16
 
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