Fachartikel
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100% inline Druckinspektion für die Verpackungsindustrie
Die Qualitätskontrolle im Verpackungsdruck gehört zu den Königsdisziplinen für den Einsatz schneller Hochleistungs-Farbzeilenkameras. Der irische Spezialist OneBoxVision hat hierfür eine ‚Out of the Box‘-Lösung zur 100% inline Kontrolle entwickelt.
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Leistungsstarke Box-PCs für Bildverarbeitung und KI
Basis für den Erfolg einer KI ist eine ausreichende Rechenpower. Die bieten die Box-PCs der Serien CamCollect 8208 und 7164 dank modernster CPUs und GPUs.
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Automatische Ermittlung optimaler CT-Einstellparameter
Mit der automatischen Ermittlung der optimalen Einstellparameter durch den WinWerth TomoAssist wird die Bedienung von Koordinatenmessgeräten mit CT weiter vereinfacht.
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Vorverarbeitung auf Framegrabbern mit FPGA-Design-Kit
Kamerahersteller und Integratoren haben ab sofort die Möglichkeit selbstständig Code in das FPGA der Framegrabber Coaxlink Octo und Coaxlink Quad CXP12 hochzuladen. So ist die Ausführung von Aufgaben möglich, die…
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Kamera gibt drei Arten von polarisierten Bilddaten aus
Die meisten Polarisationskameras geben einfach nur Rohdaten aus und es ist Sache des Benutzers, relevante Polarisationsinformationen zu errechnen. Lucid hat daher in seiner Kamera eine hardwarebasierte Pipeline implementiert, um drei…
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Reportage: Markt für Bildverarbeitungskameras im Umbruch
Derzeit kommt es zu zahlreichen Übernahmen von Kameraherstellern. Wie konnte es zu dieser Konsolidierungswelle kommen und wie geht es weiter? Die folgende Reportage beleuchtet die aktuelle Situation.
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EMVA-Aktivitäten in Paris und zur eVe im ICS Stuttgart
Die EMVA hat Ende September auf der Measurement World in Paris erfolgreich ein Vortragsforum veranstaltet. Als nächstes steht die Embedded Vision Europe Konferenz (24. bis 25. Oktober) in Stuttgart vor…
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Machine-Vision-Skripte einfach in Applikationen integrieren
Werden Bildverarbeitungsskripte in einer Entwicklungsumgebung erstellt, müssen sie oft mit hohem Aufwand in die Anwendung integriert werden. Mit dem LibraryProject-Export-Verfahren von MVTec lässt sich dieser Prozess deutlich vereinfachen.
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Bild 1 | Für das Training werden ca. 50 reale und im Idealfall als gut befundene Zylinderköpfe mit dem Zeiss VoluMax gescannt und dann alle Volumenmodelle für ein goldenes Teil übereinandergelegt. Die Software Automated Defect Detection klassifiziert aber nicht nur Merkmale, sondern auch geometrische Größen. (Bild: Carl Zeiss AG)Fehlerklassifizierung in Gussteilen mit Machine Learning bei BMW
BMW prüft seine Zylinderköpfe und Kurbelgehäuse mittels CT. Das Unternehmen trainierte die Lösung darauf, häufig auftretende Defekte in den unterschiedlichen Gussteilen mithilfe von Machine Learning sicher zu identifizieren und automatisch…
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Fertigungsnahe CT im Kunststoffspritzguss für die Medizintechnik
Messen statt Lehren















