Allgemein
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Bounding-Box-Skript für RealSense
Framos stellt auf GitHub ein Python-Beispielskript zur Verfügung, welches direkt mit mehreren Intel-RealSense-Kameras arbeiten kann, um Bounding Boxes für alle Arten von Objekten zu erstellen.
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Oberflächenmessung in Sekunden
Das 3D-Profilometer VR-5000 verfügt über Funktionen wie z.B. die automatische Breiten- und Höhenerkennung eines Messobjekts.
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Human-Like Machine Vision
Deep Learning ist zwar in aller Munde, Erfahrung und Expertise fehlen jedoch noch weitestgehend. I-mation integriert Deep Learning seit mehr als 4 Jahren und hat bereits knapp 50 Systeme erfolgreich…
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Neuromorpher SoC
Der neuromorphe System-on-Chip-Baustein (NSoC) Akida ermöglicht erstmals eine gepulste neuronale Netzwerk-Architektur (SNN: Spiking Neural Network) in Serie.
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Kante zeigen
Sind Kanten wichtig, greifen Anwender zu Monochromkameras. Handelt es sich um eine Farbanwendung, dann verwenden sie eine Dreichip-kamera, bei der pro Pixel ein echtes RGB-Signal erzeugt wird. Allerdings sind auch…
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SWIR-Objektive für hochauflösende Inspektionen
SWIR-Objektive für hochauflösende Inspektionen Die Optem-Fusion-Objektive wurde von Grund auf überarbeitet und an den Wellenlängenbereich von 900 bis 1.700nm angepasst. So sind ab Anfang 2019 ein siebenfacher Zoom, Komponenten für…
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Variable RGB-Beleuchtung mit vollständigem Farbspektrum
Beim FH-Visionsystem kann durch Kombination mit der MDMC-Beleuchtung mit vollständigem RGB-Farbspektrum die Beleuchtungsrichtung, Farben sowie Lichtintensität flexibel angepasst werden.
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Embedded-Kameras
Die mvBlueFOX3-3M-Familie erfüllt den Bedarf vieler Embedded-Vision-Projekte nach kostengünstigen und kompakten Board-Level-Kameras mit einem flexiblen Schnittstellenkonzept.
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Modulare Kameras mit integrierter Flüssigsteuerung
Mit Flüssiglinsen ausgestattete Kameras fokussieren in Millisekunden. Mit den modularen Active-Focus (AF)-Kameras von IDS und den Flüssiglinsen-Objektiven von Edmund Optics lassen sich Kameraanwendungen mit variablen Objektabständen nun einfacher lösen.
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Embedded (R-)Evolution
Embedded Vision ist in aller Munde. Führt die ’neue‘ Technologie zu einem Umbruch in der Bildverarbeitung und wie wichtig sind dabei Visionstandards wie z.B. GenICam?
















