2020年10月24日 机器视觉与计算机视觉技术

Teledyne DALSA的Linea HS 16k多场TDI相机

机器视觉技术公司 Teledyne DALSA ,近日推出其最新的电荷域CMOS TDI相机——Linea HS 16k多场TDI相机。多场成像允许最终用户捕获多个图像,例如一次扫描即可同时显示明场、暗场和背光图像。

Linea HS 16k多场TDI相机基于多阵列TDI传感器结构,可提供100 kHz x 3线速率或5 GPix/sec的数据吞吐量,适用于诸如平板显示器,PCB和晶圆检查,生命科学,航空成像等高性能成像应用和网络检查。

Linea HS 16k多场相机是业内首创,它使用具有最小光谱串扰的集成二向色滤光片,在一次扫描中分离和捕获多达三个场图像,如亮场、暗场和背光。与先进的照明技术相结合,多视野可显着缩短间歇时间并提高可检测性。

对于诸如OLED显示器自动光学检查(AOI)等要求苛刻的应用,最终用户当前需要在各种照明条件下进行多次扫描以检测缺陷。借助新的Linea HS Multifield相机,客户可以完成一次扫描需要进行三遍的操作。这大大提高了AOI系统的数据吞吐量,并提高了可检测性。

结合Teledyne的Xtium™2 CLHS系列高性能帧抓取器,可以实现数据吞吐量的突破。下一代CLHS光纤接口采用经过现场验证的技术,提供可靠、高通量的数据传输。光纤电缆降低了系统成本,提供更长的电缆长度(高达300米),不受电磁辐射的影响,是工业环境的理想选择。。Teledyne DALSA的Xtium2系列高性能帧抓取器采用PCI Express Gen 3 x8平台。

主要特点:

16k分辨率下高达100k-Hz x 3线速的高速或5 Gpix / sec

最小光谱串扰

极低的噪声和高灵敏度

主动像素辅助对齐

Camera Link HS光纤接口可实现高可靠性和长电缆数据传输

降低系统成本

Banner
Related Posts

用于目标识别的自学习机器视觉系统

2019年7月8日

2019年7月8日

机器视觉是工业4.0,即工业物联网背景下高度自动化和无缝联网过程的关键技术。使用诸如深度学习之类的新的人工智能过程变得越来越重要。许多好处使这项技术具有吸引力,但同时它也有局限性。

MicrochipPolarFire FPGA成像和视频开发套件加快机器视觉应用的开发与部署

2019年8月29日

2019年8月29日

制造业和工业界正在经历巨大的变化,工业物联网(IIoT)等新兴技术有望大幅提升工厂运营效率。因此,各种传感器正以前所未有的速度进行部署,让IIoT应用能够感知和洞察生产过程、工业自动化和质量控制等现实场景所发生的一切。

机器视觉技术在农业应用研究进展

2019年3月31日

2019年3月31日

随着计算机软硬件、图像采集处理装置、图像处理技术的迅猛发展,机器视觉技术在农业的应用领域不断扩展。目前,美国、日本、德国等发达国家已经开始将机器视觉系统应用到农业生产的各个阶段,以解决人口老龄化加剧、劳动力缺失等问题引起的挑战。

机器视觉成为防治农作物减产的新式武器

2019年5月15日

2019年5月15日

农作物的损失对农民来说是毁灭性的。随着生态波动性的增加,这也是生活中的事实。

反光物体机器人机器视觉解决方案

2019年4月9日

2019年4月9日

SwRI和ROS-Industrial integrated intelligent parts reconstruction在ROS2框架内,用于提高工业机器人的三维图像感知能力,用于路径规划和路径点密集操作,如零件打磨。

基于计算机视觉和深度学习的智能缺陷检测

2019年9月4日

2019年9月4日

自亨利·福特首次引入装配线系统以来,质量控制一直是制造中的一个关键因素。其理念是,质量可以通过大规模生产流水线来实现,只要每个人在生产过程中各尽其责。从那时起,我们显然已经走了很长一段路。传统的装配线仍然以许多形式存在,尽管机器已经取代了许多手工过程。

深度学习在产品缺陷检测中面临的考验

2019年12月13日

2019年12月13日

人工智能(AI)的发展促使数很多公司投资于深度学习软件,对于视觉行业来说是个好兆头,因为需要在技术上实现飞跃。但是,对于采购或投资相关产品的的用户而言,重要的是要了解如何正确地评估深度学习软件可用性 ,以及它们如何工作的。

工业机器视觉应用有必要使用边缘计算吗?

2019年12月17日

2019年12月17日

伴随着机器视觉技术的快速发展,在提高制造商产品质量水平的同时加快生产效率,可以说拥有巨大的潜力。这项技术的影响范围也在不断地扩大,各种新的应用注定会在我们的日常生活中发挥更大的作用。

机器视觉技术可能比您想象的更厉害

2018年8月9日

2018年8月9日

从数字图像中自动提取信息的能力为制造商努力削减成本、提高质量和简化整体流程提供了更多可能。机器视觉的主要用途是检查、测量和机器人引导。

细数机器视觉的9大应用场景

2019年7月23日

2019年7月23日

本文主要介绍了机器视觉的主要应用场景,目前绝大部分数字信息都是以图片或视频的形式存在的,若要对这些信息进行有效分析利用,则要依赖于机器视觉技术的发展,虽然目前已有的技术已经能够解决很多问题,但离解决所有问题还很遥远,因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的。

基于相机和激光传感器的车顶视觉检测系统

2019年4月24日

2019年4月24日

像多单元高速列车这样的现代轨道车辆需要定期进行检查维护,以确保最车辆的安全稳定运行,增加使用寿命并最大限度地减少列车的磨损

如何利用机器人视觉进行拣货作业

2019年4月27日

2019年4月27日

机器人进行拣货作业定义了不同的过程,在这些过程中机器人用于从箱子中拾取和放置货物。 Bin pick是机器人领域中棘手的机器人任务。但是,您不必使用复杂的解决方案来解决它。使用机器人视觉的拣选可以以简单的方式执行。

涂布纺织品皮革表面缺陷检测解决方案

2019年7月2日

2019年7月2日

本文详细地介绍了基于自适应视觉算法的表面缺陷检测的应用原理及实际案例。同时以涂布、纺织品和皮革等类似行业的实际案例验证了该原理的可行性和实用性。介绍了能应用于涂布、印刷、涂布、塑料、橡胶、薄膜及皮革等缺陷检测的通用解决方案。

机器视觉相机类型以及接口标准详解

2018年8月9日

2018年8月9日

随着成像技术的进步,相机及其接口的类型不断演变,以满足大量应用的需求。对于检测和分析至关重要的半导体,电子,生物技术,装配和制造行业中的机器视觉应用而言,使用最好的相机系统来完成手头的任务对于获得最佳图像质量至关重要。

机器视觉检测系统完整解决方案以及开发流程

2019年4月25日

2019年4月25日

机器视觉一词可以想象是具有一组眼睛的计算机进行检测或检验行为。为了开发机器视觉应用的完整解决方案,视觉工程师执行一系列通常分为五个类别的任务:计划,设计,构建,集成和验证。

Comments
发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注