inVISION 3 (Juni) 2020
Bild: Omron Electronics GmbH
Bild: Omron Electronics GmbH
Code Reading

Code Reading

Code Reading The compact smart cameras V/F400 and V/F300 Series of Omron´s MicroHawk line simplify applications by offering the possibility to combine code reading and vision inspection into a single device. Liquid lens autofocus options and a 5MP color camera ensure high precision. In addition, Omron's X-Mode algorithms can read any code on any surface,...

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Bild: On Robot ApS
Bild: On Robot ApS
Vision-System für alle Roboterarme

Vision-System für alle Roboterarme

Vision-System für alle Roboterarme Das Vision-System Eyes von OnRobot ermöglicht Roboterarmen eine optische Teileerkennung und 2,5D-Tiefenwahrnehmung. Das System benötigt nur ein einziges Bild zur Kalibrierung und Teileerkennung. Zudem verfügt das System über einen automatischen Fokus und kann in verschiedenen Entfernungen innerhalb derselben Applikation...

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Bild: Keyence Deutschland GmbH
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Vision-Baukastensystem mit applikationsspezifischen Beleuchtungen

Vision-Baukastensystem mit applikationsspezifischen Beleuchtungen

Vision-Baukastensystem mit applikationsspezifischen Beleuchtungen Die VJ-Serie von Keyence ist ein Hardware-Baukasten aus Flächen- und Zeilenkameras sowie applikationsspezifischen Beleuchtungen. Sie richtet sich speziell an Visioningenieure, die sich auf die Softwareentwicklung in ihrer vertrauten Entwicklungsumgebung konzentrieren möchten. Der Controller...

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Bild: NET New Electronic Technology GmbH
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Object Detection With Unique Micro Code Technology

Object Detection With Unique Micro Code Technology

Object Detection With Unique Micro Code Technology A novel authenticity verification system recognizes small micro code sprayed on object surface creating an area 1 to 3mm². Camera features and software versatility allows to encrypt the cloud of sprayed dots into a unique code linked with the object. NET supported the Russian solution provider Epos with a...

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Bild: Phase One A/S
Bild: Phase One A/S
100MP-Multispektral-Lösung

100MP-Multispektral-Lösung

100MP-Multispektral-Lösung Die Multispekral-Imaging-Lösung Rainbow von Phase One ermöglicht es, Materialien per Tastendruck auf verborgene Eigenschaften zu analysieren. Die integrierte Software steuert sämtliche Komponenten und ermöglicht einen automatisierten Arbeitsprozess per USB. Dazu gehören die Fokussierung der Kamera, die Bewegung des...

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Bild: Spectra GmbH & Co. KG
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Echtzeit-Vision-System mit Feldbusanbindung

Echtzeit-Vision-System mit Feldbusanbindung

Echtzeit-Vision-System mit Feldbusanbindung Das FieldboxCAM System von Spectra und Sybera ermöglicht ein Baukastenprinzip für Bildverarbeitung und Feldbusanbindung. Hierfür steht eine Basler-Kamera mit der echtzeitfähigen Bildverarbeitungsbibliothek SIMD oder OpenCV und dem GigE-Vision Stack von Sybera zur Verfügung. Die Feldbusanbindung erfolgt mit den...

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Bild: Stemmer Imaging AG
Bild: Stemmer Imaging AG
Bin-Picking mit KI-Vision

Bin-Picking mit KI-Vision

Bin-Picking mit KI-Vision Das Bin-Picking-System InPicker setzt verschiedene 3D-Bildverarbeitungstechniken wie z.B. Stereoskopie (aktiv und passiv) oder Lasertriangulation ein, um die exakte Position von Objekten zu bestimmen, die sich unsortiert in einem Behälter befinden. Die Positionsdaten werden über eine Schnittstelle an verschiedene Robotiksysteme...

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Bild: DWFritz
Bild: DWFritz
Hochpräzise 3D-Teileprüfung in Echtzeit

Hochpräzise 3D-Teileprüfung in Echtzeit

Hochpräzise 3D-Teileprüfung in Echtzeit Die ZeroTouch-Messplattform von DWFritz ermöglicht zügige 3D-Messungen direkt in Fertigungsumgebungen mittels mehrerer berührungsloser Sensortechnologien in Echtzeit. Sie verfügt über eine 5-Achsen-Architektur und verwendet ein planares Luftlagerdesign, das den Toleranzstapelfehler minimiert. Die Erfassung erfolgt...

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Bild: Mapal Fabrik für Präzisionswerkzeuge Dr. Kress KG
Bild: Mapal Fabrik für Präzisionswerkzeuge Dr. Kress KG
Verschleißerkennung beim Zerspanen per App

Verschleißerkennung beim Zerspanen per App

Um die Ursache für schlechte Ergebnisse bei zerspanenden Arbeiten zu finden, wurde eine Verschleißerkennungs-App entwickelt. Mit einem Smartphone wird die verschlissene Schneide fotografiert. Daraufhin erkennt die App mittels Machine Learning, um welchen Verschleiß es sich handelt und gibt entsprechende Handlungsempfehlungen.

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