inVISION 6 2019
Bild: tofmotion GmbH
Bild: tofmotion GmbH
Interview: ToF-Kamera mit Safety-Zulassung für sichere Raumüberwachung

Interview: ToF-Kamera mit Safety-Zulassung für sichere Raumüberwachung

Die 3D-Kamera Tofguard ermöglicht es, Time-of-Flight (ToF) mit Safety-Zulassung für die sicheren Raumüberwachung im Industrieumfeld zu nutzen. Spotguard, das Produkt aus Hard- und Software, erkennt in Echtzeit Objekte, die in Gefährdungs- bzw. Bewegungsräume eindringen. Wie das möglich ist, verrät Franz Duregger, Director Sales & Marketing bei Tofmotion.

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Bild 1 | Web-Interface mit OXM 200 (Bild: Baumer Group)
Bild 1 | Web-Interface mit OXM 200 (Bild: Baumer Group)
Interview: Vernetzte, intelligente Sensoren ermöglichen Differenzierung

Interview: Vernetzte, intelligente Sensoren ermöglichen Differenzierung

Sensoren und Bildverarbeitung sind wichtige Größen, um Industrie 4.0 umfassend umsetzen zu können. Aber was müssen beide heute leisten, damit sie den Ansprüchen der Anwender gerecht werden? Um dies herauszufinden sprach inVISION mit Dr. Oliver Vietze, CEO und Chairman der Baumer Group.

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AllRounDia DualVision prüft Kontur und Oberflächenfehler von Rundprodukten in einem System und garantiert eine Rundum-Inspektion ohne Blindbereiche. (Bild: Pixargus GmbH)
AllRounDia DualVision prüft Kontur und Oberflächenfehler von Rundprodukten in einem System und garantiert eine Rundum-Inspektion ohne Blindbereiche. (Bild: Pixargus GmbH)
360°-Vollinspektion von Rundprodukten in einem System

360°-Vollinspektion von Rundprodukten in einem System

Eine 360°-Vollinspektion von Rundprodukten ermöglicht AllRounDia DV (DualVision). Das kompakte Zwei-in-Eins-System vermisst und inspiziert Schläuche, Rohre und Kabel.

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Bild 1 | Erste praktische Anwendungsfälle von Smart Measure sind im Automotive Bereich bereits im Einsatz. (Bild: ese-Robotics GmbH)
Bild 1 | Erste praktische Anwendungsfälle von Smart Measure sind im Automotive Bereich bereits im Einsatz. (Bild: ese-Robotics GmbH)
‚Aktive‘ Qualitätssicherung mittels Micro-Optiken und Bildverarbeitung

‚Aktive‘ Qualitätssicherung mittels Micro-Optiken und Bildverarbeitung

Mit der Umschreibung Smart Measure wird eine Sensorik beschrieben, die durch miniaturisierte Kameratechnik entsteht und zu einer aktiven Qualitätssicherung genutzt werden kann.

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Bild 1 | Der Laserscanner LS-C-5.8 bringt Lasertechnik in die Werkzeugmaschine. Er verfügt über einen blauen Laser, der innerhalb einer Sekunde 36.000 Punkte scannen kann. (Bild: Hexagon Metrology GmbH)
Bild 1 | Der Laserscanner LS-C-5.8 bringt Lasertechnik in die Werkzeugmaschine. Er verfügt über einen blauen Laser, der innerhalb einer Sekunde 36.000 Punkte scannen kann. (Bild: Hexagon Metrology GmbH)
Laserscannen direkt in der Werkzeugmaschine

Laserscannen direkt in der Werkzeugmaschine

Mit einem Laserscanner lassen sich jetzt Freiformflächen und Geometrien bereits in der Aufspannung der Maschine berührungslos kontrollieren. Optimiertes Best-Fit oder Reverse Engineering sind somit bei kürzesten Messzeiten möglich.

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Durch seine Skalierbarkeit lässt sich OPC UA sowohl in kleinen Anwendungen bis hin zu unternehmensübergreifenden ERP-Lösungen einsetzen. (Bild: VDMA)
Durch seine Skalierbarkeit lässt sich OPC UA sowohl in kleinen Anwendungen bis hin zu unternehmensübergreifenden ERP-Lösungen einsetzen. (Bild: VDMA)
Lexikon der Bildverarbeitung: OPC UA for Machine Vision

Lexikon der Bildverarbeitung: OPC UA for Machine Vision

OPC UA ist ein offener lizenzfreier Standard, mit einem herstellerunabhängigen Kommunikationsprotokoll für die Vernetzung von Geräten und Anlagen bei Beteiligung von Visionsystemen. OPC UA for Machine Vision berücksichtigt als semantische Anpassung des Standards die Spezifika der Bildverarbeitung.

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Bild 1 | Das intelligente Kamerasystem SeelectorICam Weld prüft parallel während des Aufbaus von Trinkwasserbehältern geschweißte Nähte innen und außen. (Bild: Lipp GmbH)
Bild 1 | Das intelligente Kamerasystem SeelectorICam Weld prüft parallel während des Aufbaus von Trinkwasserbehältern geschweißte Nähte innen und außen. (Bild: Lipp GmbH)
Schweißnahtprüfungen für den Trinkwasser-Behälterbau

Schweißnahtprüfungen für den Trinkwasser-Behälterbau

Das optische Prüfsystem SeelectorICam Weld verringert Nacharbeiten bei der Qualitätssicherung der Schweißnähte von sehr großen Trinkwassertanks.

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Bild 1 | With the Zivid One+ 3D color camera it is no problem to distinguish between almost black parts and shiny white parts on a rubber duck. (Bild: Stemmer Imaging AG)
Bild 1 | With the Zivid One+ 3D color camera it is no problem to distinguish between almost black parts and shiny white parts on a rubber duck. (Bild: Stemmer Imaging AG)
From Packaged Sensors to 3D Color Images in just Ten Minutes – Interview

From Packaged Sensors to 3D Color Images in just Ten Minutes – Interview

In June this year, Stemmer Imaging and Zivid signed a distribution agreement for the Zivid One+ 3D color camera. We took a moment to speak to Tim Huylebrouck, Product Manager at Stemmer Imaging.

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The bin picking unit at Renault Cléon is equipped with an ABB IBR 6700 robot and a Visio Nerf Cirrus3D 1200 sensor (Bild: Visio Nerf)
The bin picking unit at Renault Cléon is equipped with an ABB IBR 6700 robot and a Visio Nerf Cirrus3D 1200 sensor (Bild: Visio Nerf)
Automated Bin Picking of Parts in Bulk at Renault Cléon

Automated Bin Picking of Parts in Bulk at Renault Cléon

In order to reach the cycle time at an automated bin picking application at Renault Cléon, a double gripper was designed and associated to a vision system. The cell is in the center of the workshop, upstream of the machining lines.

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Das Danish Technological Institute (DTI) hat zusammen mit Ifm das Software-Plugin URCap für Universal Robots entwickelt, das die direkte Kommunikation des Vision Sensors O3D mit der Robotersteuerung ermöglicht. (Bild: IFM Electronic GmbH)
Das Danish Technological Institute (DTI) hat zusammen mit Ifm das Software-Plugin URCap für Universal Robots entwickelt, das die direkte Kommunikation des Vision Sensors O3D mit der Robotersteuerung ermöglicht. (Bild: IFM Electronic GmbH)
Universal Robots Software-Plugin URCap für 3D-Vision-Sensor

Universal Robots Software-Plugin URCap für 3D-Vision-Sensor

Ein Software-Plugin ermöglicht für Greifer-Applikationen die direkte Kommunikation des 3D-Vision-Sensors O3D mit der Robotersteuerung von Universal Robots.

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Bild 1 | Die Bildverarbeitungssoftware uniVision 2.1 lässt sich, ganz ohne Programmierkenntnisse, sowohl mit Smart Cameras als auch mit Visionsystemen und 2D-/3DProfilsensoren nutzen. (Bild: Wenglor sensoric GmbH)
Bild 1 | Die Bildverarbeitungssoftware uniVision 2.1 lässt sich, ganz ohne Programmierkenntnisse, sowohl mit Smart Cameras als auch mit Visionsystemen und 2D-/3DProfilsensoren nutzen. (Bild: Wenglor sensoric GmbH)
Eine Software für 2D- und 3D-Vision

Eine Software für 2D- und 3D-Vision

Nahezu jede(r) Kamera oder Sensor benötigte bisher eine eigene Software bei steigender Funktionalität. Wenglor hat mit uniVision 2.1 jetzt eine parametrierbare Software entwickelt, die mit allen Visionkomponenten kompatibel ist, von 2D-/3D-Profilsensoren, über intelligente Kameras bis hin zu Visionsystemen. Die Bildverarbeitungssoftware lässt sich dabei auch ohne Programmierkenntnisse einfach nutzen.

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Bild 1 | Semantisches Interface zum flexiblen Greifen durch Objekterkennung (links) und KI-gestützter Greifpunkterkennung (unten rechts) (Bild: GESTALT Robotics GmbH)
Bild 1 | Semantisches Interface zum flexiblen Greifen durch Objekterkennung (links) und KI-gestützter Greifpunkterkennung (unten rechts) (Bild: GESTALT Robotics GmbH)
Künstliche Intelligenz für das Greifen unbekannter Bauteile

Künstliche Intelligenz für das Greifen unbekannter Bauteile

Moderne Lösungen für das Robotergreifen umfassen Machine-Learning-Methoden, die auch das sichere Greifen unbekannter Werkstücke mit variablen Geometrien ermöglichen. Dies ermöglicht Robotern, Objekte zu erkennen, zu lokalisieren und schließlich zu greifen.

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With deep learning we tend to re-use a relatively small handful of algorithms across a wide range of applications and imaging conditions. This has two important consequences. (Image: MVTec Software GmbH)
With deep learning we tend to re-use a relatively small handful of algorithms across a wide range of applications and imaging conditions. This has two important consequences. (Image: MVTec Software GmbH)
How Deep Learning is Changing Real-World Computer Vision

How Deep Learning is Changing Real-World Computer Vision

The rapid expansion of computer-vision-based systems and applications is enabled by many factors, including advances in processors, sensors and development tools. But, arguably, the single most important thing driving the proliferation of computer vision is deep learning.

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