Sprach-IconSprach-Icon
Newsletter/E-Magazin LinkedIn Logo
Sprach-IconSprach-Icon
Datenschutz
Impressum

27. Feb 2017

Stereoskopischer Tiefensensor

Stereoskopischer Tiefensensor

Das SP1 Stereovisionsystem ermöglicht die 3D-Tiefenwahrnehmung mittels Stereovision. Es verarbeitet Kamerabilder mit einer Auflösung von bis zu 1.440×1.440 Pixel und kann eine Tiefenkarte gleicher Größe errechnen. Dies entspricht einer Versechsfachung der ursprünglichen Auflösung der ersten Version des Systems. Auch bei der Genauigkeit hat es Verbesserungen gegeben. Seit einem Firmwareupdate kann der Überlappungsbereich bis zu 256 Pixel betragen, wodurch sich die Tiefenauflösung mehr als verdoppelt.

Themen:

| Neuheiten

Ausgabe:

inVISION 2 2017
Nerian Vision Technologies

Das könnte Sie auch Interessieren

Bild: Basler AG
Bild: Basler AG
Details bei 80m/min

Details bei 80m/min

Bei der Herstellung von Batteriezellen ist eine hohe Qualität in allen Prozessschritten entscheidend, um den Materialausschuss zu reduzieren. Digitale Bildverarbeitungslösungen von Basler eröffnen Möglichkeiten, auch kleinste Defekte bei der Elektrodenbeschichtung zuverlässig zu erkennen.

Bild: Vision Components
Bild: Vision Components
Eingebettet

Eingebettet

Eingebettete Bildverarbeitungssysteme sind hochintegrierte Single Board Computer, die zusammen mit Kameratechnik ein Vision System ergeben, das nicht der klassischen komponentenbasierten PC-Technik und -struktur entspricht. Derartig spezialisierte Embedded Vision Systeme sind kompakter, kostengünstiger, energiesparender, oft auch leistungsfähiger und auf ihre Arbeitsumgebung angepasst.

Bild: Mercedes-Benz Group AG
Bild: Mercedes-Benz Group AG
Kurzzeit-Röntgen

Kurzzeit-Röntgen

Zusammen mit dem Fraunhofer EMI hat Mercedes-Benz den weltweit ersten Röntgencrash mit einem realen Pkw durchgeführt. Mit der Kurzzeit-Röntgentechnologie lassen sich hochdynamische innere Deformationsvorgänge mit bis zu 1.000fps darstellen, was die Technologiedemonstration in der EMI-Forschungscrashanlage bei Freiburg gezeigt hat. Bisher unsichtbare Verformungen und ihre exakten Abläufe werden so transparent.

Bild: ©Ryan/stock.adobe.com
Bild: ©Ryan/stock.adobe.com
Potenziale des Quantencomputings für die Bildverarbeitung

Potenziale des Quantencomputings für die Bildverarbeitung

Das Versprechen des Quantencomputings, komplexe Probleme mit bisher unerreichter Geschwindigkeit zu lösen, eröffnet neue Horizonte in zahlreichen Bereichen. Auch in der Bildverarbeitung könnten die Prinzipien der Quantenmechanik und deren Anwendung in Quantenalgorithmen zu signifikanten Fortschritten führen. Doch während die theoretischen Grundlagen vielversprechend sind, steht die praktische Umsetzung noch vor einigen Herausforderungen.