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  • CCD与CMOS的区别?

    图像传感器是各种工业及监控用相机、便携式录放机、数码相机,扫描仪等的核心部件,这个快速增长的市场现在已经延伸到了玩具、手机、PDA、汽车和生物等领域。随着上世纪70年代和80年代固态成像应用的飞速发展,CCD技术和制造加工在光学特性和成像质量方面得到了最优化。在上世纪末的25年里,CCD(Charge-Coupled Device,电荷耦合器件)技术一直统领着图像传感器件的潮流,它是能集成在一块很小的芯片上的高分辨率和高质量图像传感器。然而,近些年来随着半导体制造技术的飞速发展,集成晶体管的尺寸越来越小,
    其他2015-04-17  |  中国机器视觉网  |  
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  • Xilinx推出全套全可编程专业视频解决方案支持任意媒体任意网络传输

    2015年3月27日,中国北京 — All Programmable 技术和器件的全球领先企业赛灵思公司(Xilinx, Inc. (NASDAQ:XLNX))今天宣布推出业界最全面的可编程专业视频解决方案套件,支持任意媒体通过任意网络传输。新一代4K/UHD和8K/SHV解决方案包含‘任意’视频连接、视频处理和开发板,使设计人员能够针对广播与专业音视频市场快速构建出超高质量的视频系统。
    其他2015-04-17  |  中国机器视觉网  |  
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  • 创建USB 3.0视觉系统涉及的五大最佳方案

    如果您正在进行研究工作,并且已经选择USB3.0作为下一个视觉应用接口,那么相信本文中提供的一些用于实现流畅、简便系统集成的可遵循的最佳方案,将会有助于您下一个阶段的开发工作,帮助您节省时间和成本。用户在使用USB 3.0相机时通常会遇到如下问题:对于USB 3.0而言,最佳的笔记本电脑配置是什么?USB 3.0能支持的最长电缆长度是多少?如何最大化利用USB 3.0带宽?USB 3.0如何用于多相机系统?如何在第三方软件环境下使用USB 3.0相机?以上是Point Grey在两年多的USB 3.0客户
    解决方案2015-04-17  |  中国机器视觉网  |  
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  • 机器视觉应用于棉花异纤分拣

    目前我国棉花中混杂异性纤维问题突出,棉花中混杂的异性纤维比重虽小,但危害却很大。经过纺织机械打击分梳后,异性纤维纵向断裂、横向分开,数量成倍增加。
    其他2015-04-16  |  中国机器视觉网  |  
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  • 关于机器视觉的一些专业知识

    关节角度的变化能够有效反映人体运动的主要特性。该文提出了一种基于关节角度信息的步态识别方法。首先对运动人体腿部建模,采用最小二乘法拟合边界,获取大腿和小腿关节角度的时序信息;根据步态运动的准周期性,将关节角度时序信息按傅立叶级数形式展开,采用遗传算法搜索各次谐波的系数并进行尺度变换,生成特征向量;最后使用KNN分类器进行分类识别。该文在CMU库上进行实验,得到了令人满意的识别结果,而且当步态发生遮挡或自遮挡时,该算法具有明显的优势。
    其他2015-04-16  |  中国机器视觉网  |  
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  • 机器视觉系统案例分析

    所谓定位就是找到被测的零件并确定其位置,输出位置坐标,绝大多数的视觉系统都必须完成这个工作;引导就更容易理解了,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)。很明显,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相互攀比的指标,由美国著名机器人生产厂商Adpet公司推出的视觉开发工具HexSight在这方面有着当仁不让的优势,深圳市视觉龙科技有限公司正是利用这一平台,在激光行业(切割)、半导体
    解决方案2015-04-15  |  中国机器视觉网  |  
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  • Ensenso 3D相机协助机器人进行箱中取物

    对于二维图像,3D技术不仅可以通过距离信息获取物体之间更加丰富的位置关系,而且获取的深度信息可以完成对目标图像的分割、标记、识别、跟踪等应用,并且经进一步深化处理,还可以完成三维建模,能够快速完成对目标的识别与追踪。所以,3D视觉技术是未来机器视觉主要的研究对象,将普遍应用于物流、安防、工业检测及医疗和生物等领域。譬如,将三维技术应用于机器人和自动化连续生产中,进一步推动了生产线的发展。
    相机2015-04-14  |  中国机器视觉网  |  
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  • 全金属探测仪能够检测的金属元素

    全金属探测仪检测食品加工、纺织、化工等行业产品中的金属杂质,确保产品无金属污染,提供可靠的品质保证。同时,还可检测塑料、纺织、木材、矿业等行业原料中的金属杂质,保护关键设备,减少停工、维修时间和费用,提高工作效率。
    其他2015-04-14  |  中国机器视觉网  |  
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