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欧姆龙激光测量系统在卷烟设备上的应用
目前，随着烟草行业对产品质量的要求越来越严格，烟厂为了增强竞争力、提高生产效率，纷纷引入大量的全自动化检测设备取代原先落后的人工抽检方式。如机器视觉系统已在很多关键场合上大展身手，欧姆龙的机器视觉产品也在包装机上的小包外观检测、大条外观检测等课题上有了广泛应用。但长期以来烟厂对于卷包机烟支堆积错误并没有好的在线检测方式，仍采取人工抽检的方式，导致生产效率低下。近期针对此课题，欧姆龙联合著名烟草机械制造商德国虹霓（HAUNI）公司开发出了基于激光位移传感器的自动测量系统。 卷包机中大约同时会有40其他2011-11-28 | 中国机器视觉网 |2759 -
LED显示屏技术优势
一块全彩显示屏的好坏主要可以从以下几个方面来签定： 1.平整度 显示屏的表面平整度要在±1mm以内，以保证显示图像不发生扭曲，局部凸起或凹进会导致显示屏的可视角度出现死角。平整度的好坏主要由生产工艺决定。 2.亮度及可视角度 室内全彩屏的亮度要在800cd/m²以上，室外全彩屏的亮度要在1500cd/m²以上，才能保证显示屏的正常工作，否则会因为亮度太低而看不清所显示的图像。亮度的大小主要由LED管芯的好坏决定。 可视角度的大小直接决定的显示屏受其他2011-11-25 | 中国机器视觉网 |1846 -
LED显示屏常用术语解释
1、LED亮度 发光二极管的亮度一般用发光强度(LuminousIntensity)表示,单位是坎德拉cd；1000ucd（微坎德拉）=1mcd（毫坎德拉）,1000mcd=1cd。室内用单只LED的光强一般为500ucd-50mcd，而户外用单只LED的光强一般应为100mcd-1000mcd，甚至1000mcd以上。 2、LED象素模块 LED排列成矩阵或笔段，预制成标准大小的模块。室内显示屏常用的有8*8象素模块、8字7段数码模块。户外显示屏象素模块有4*4、8*8、8*16象素其他2011-11-23 | 中国机器视觉网 |1973 -
Matrox产品常见问题
1.问：如何确定Matrox图像采集卡的型号？ 答：Matrox图像采集卡上贴有产品标签，标签上有产品型号和编号，比如METEOR2-CL/32指的 是MeteorII系列的CameraLink图像采集卡。另外图像采集卡的PCB板上也有产品的型号。2.问：Matrox 图像采集卡在哪些操作系统上可以使用？ 答：Matrox 图像采集卡不同型号的采集卡使用的操作系统范围也不一样。您可以在Matrox公司的网站或者微视凌志的网站阅读产品说明书。3.问：哪些型号的PC机或者主板与Matrox 图像采集卡兼容性好其他2011-11-22 | 中国机器视觉网 |2717 -
视频监控的“高清”热潮
近几年来随着国民经济保持着良好发展势头，人民生活水平快速提高，公共秩序安全、生产安全、财产安全等越来越受到人们的重视，从而使以视频信息为特征的视频监控更为广泛地被应用在各行业领域。传统的监控模式已不能满足各行各业对安全防范的需求，而拥有高清化、网络化、智能化特点的网络视频监控系统则成为新的应用趋势。 高清监控需要有完整的解决方案 近些年，高清可以说是监控行业的炙热词汇，业界各大主流厂商也纷纷推出了自己的高清产品。然而，对高清监控而言，仅仅靠单个的高清设备是否可以搞定全局？我们可以先来看看传统其他2011-11-21 | 中国机器视觉网 |1634 -
机器视觉在布匹生产在线检测系统的应用
一、 布匹生产在线检测概述 自动检测技术作为一种快速、实时、准确采集与处理信息的高新技术，已逐渐成为国民经济信息化、增强竞争力不可缺少的技术工具和手段。布匹在现代生产流水线上，需要判别出布匹的颜色是否合格、布匹上是否有杂质及杂质的数量。由于生产线运行速度较快，要求杂质分辨直径较小，用人工难以做到实时检测，事后抽样检测效率低下，且抽检后的产品仍然有存在瑕疵的可能。计算机的自动化，正好适合于快速实时地检测。布匹生产在线检测系统正是基于机器视觉的技术，快速高效的检测出布匹的颜色和存在的杂质。机器视觉就是用机其他2011-11-16 | 中国机器视觉网 |3030 -
机器视觉在羽毛检测中的应用
一、前言： 目前羽毛球的羽毛一般采用天然羽毛球或人工羽毛来制作，但人工羽毛的飞翔性能与用天然羽毛有较大的差别。人工羽毛可以做到尺寸一致但天然羽毛的毛骨宽度、长度、弯度等的差异比较大。如果不分类就用在羽毛球上就会影响它的飞翔性能。过去是通过人工方式分类得到尺寸基本一致的羽毛。那么它就需要大量的人力来做此项工作，不但增加了产品的成本而且管理的成本也相应地提高。 二、机器视觉在检测中的工作原理 采用双CCD的检测系统，CCD1在垂直方向检测羽毛的宽度和长度，CCD2在水平方向检测羽毛的弯度。工作流程如其他2011-11-14 | 中国机器视觉网 |2037 -
全新图像算法拉近机器视觉与人类视觉距离
美国普渡大学的研究人员开发出一种基于热映像的计算机图像分割算法，可使计算机迅速识别出物体的外形，即便其发生扭曲或轻度变形也不会受到影响。该技术将使机器视觉与人类视觉更加接近，可广泛应用于图像搜索、医疗影像以及无人机制造等多个领域。详细研究结果将分为两篇论文，在6月21日至23日举行的IEEE(美国电气及电子工程师学会)计算机视觉和模式识别大会上予以公布。 人类能够很容易把一个三维物体从背景中识别出来，也能轻松地识别出它的部分和整体。但这对计算机来说就比较复杂：按照目前的计算机视觉识别技术，必须其他2011-11-08 | 中国机器视觉网 |1891