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机器视觉相机的选型
首先明确需求 第一、 要先确定检测产品的精度要求 第二、 要确定相机要看的视野大小 第三、 要确定检测物体的速度 第四、 要确定是动态检测还是静态检测 然后确定硬件类型 1.相面像素大小的确定 目前市面上的软件精度一般都是基本上没有误差的也就是人们所说的亚像素，但虽软件没有误差，但硬件的误差是不可避免的，所以现在市场上的机器视觉系统一般都保证在误差为一个像素，所以我们得到如下计算公式： 精度=视野（长或宽）÷相机像素（长或宽） 有了以上公式我们又有了第一和每二个需求就不难确定相机的像素大小了相机2013-02-16 | 中国机器视觉网 |2116 -
如何选择合适的高速相机&QSI相机的性能优势
如今在工业生产过程中，自动化、智能化已经成为主体，为了对应市场需求，速度这一参数也越来越重要。如今整个社会都处于一种高速运作状态，在生产过程中为了保证生产速度和生产质量，对检测系统或者是监视系统的速度有所加强。这样才能避免出现供应不应求或者是质量不达标的情况出现。高速相机的研发制造为工业生产带来便利，高速度的优势在工业领域中不断满足高速检测需求，促进了高速度高质量的生产。工业相机按照不同标准有不同分类，按照相机的信号输出速度标准可以将工业相机分为普通速度相机和高速相机。 图像处理工作中的图像是由工业相相机2012-12-19 | 中国机器视觉网 |2470 -
USB工业相机是工业应用的最佳选择
工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，选择合适的工业相机是机器视觉系统设计中的重要环节，其最本质的功能就是将光信号转变成为有序的电信号。随着科技的不断发展，工业相机也向便携式、集约化、高精度、低成本发展，USB工业相机，1394工业相机和GigE工业相机已经逐步去打了模拟相机和Camera-Link相机的主体地位，成为工业相机市场的三大主流数字相机。 USB工业相机主要代替的是模拟相机，而1394工业相机和GigE相机代替的主要对象则是高速模拟相机和Camera Link相机。新兴的工业相机厂家如：相机2012-11-21 | 中国机器视觉网 |2250 -
工业相机的又一次工业革命——USB3.0诞生
USB工业相机在机器视觉领域的应用优势 随着科技的不断进步，工业相机也向便携式、集约化、高精度、低成本发展，USB2.0工业相机、1394工业相机和GigE工业相机已逐步取代了模拟相机和Camera-Link相机的主体地位,成为工业相机市场的三大主流数字相机。新兴的工业数字相机如pixeLINK相机、kappa相机、SVSI等凭借在USB2.0、1394和GigE接口上的技术和成本优势成为了工业相机市场上的新力量,得到广泛认可。 随着USB工业相机的不断畅销,生产成本也在逐步下降,性能稳定、销售数量大相机2012-11-14 | 中国机器视觉网 |2886 -
工业相机和普通相机的区别
现在，科技飞速发展，大家都知道是个科技社会。都用机器来代替人手来完成高效率的工作，这就是机器视觉。那今天我们就来谈一下机器视觉的一个重要组件——工业相机。谈一谈比较简单的内容。很多人纳闷。为什么工业相机价格如此昂贵？本人总结原因如下： 1.工业相机的快门时间非常短，可以抓拍快速运动的物体。 例如，工业相机抓拍电脑主机高速转动风扇的一张图像，能够清晰辨别出风扇扇叶上厂家的标牌。用一般的相机来拍摄，是不可能达到这样效果的。这主要涉及到曝光时间的问题，工业相机曝光可达几万分之一、几十相机2012-11-09 | 中国机器视觉网 |2268 -
高速智能相机条码识别应用
优纳科技Phocus-1800/Phocus-1801M 智能工业相机两款相机主要用于工业自动化领域的各种条码识别。其中Phocus-1801M采用36万象素全局快门的CMOS芯片，每秒钟可以采集60帧单色图像。Phocus-1800智能相机采用130万象素CMOS芯片，采集分辨率高。两款相机对于工业一维码、2D码、QR码等可以很好的支持。主要应用于汽车制造领域、罐装饮料生产线领域及各种工业生产现场的识别。 方案优点： 1. 36－130万像素黑白高清拍照； 2. 相机内集成了各种条码识别算法相机2008-09-16 | 中国机器视觉网 |3700 -
智能相机晶圆缺口检测
系统描述： 检测定位是指找到被测物体或物测物体某一特征区域并确定其位置，输出位置坐标，绝大多数的视觉系统都必须完成这个工作；当被测物体的坐标被准确定位之后，常常需要根据前一步确定的位置来完成下一个动作（比如机器手进行抓取、激光进行切割和焊接头进行焊接等）。这是视觉行业里被最密集使用的技术，定位的精度、速度和重复度就是各个视觉系统的关键指标，北京优纳科技有限公司自主研发的PHOCUS-iNotch晶圆缺口检测系统在以上方面具有明显的技术优势，成功实现了自动分辨点缺口与面缺口，及高速高精确检测与定位。相机2008-09-10 | 中国机器视觉网 |2595