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实时工作的机器视觉传感器
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《今日电子》 2002年第12期67-67,共1页
关键词 机器视觉传感器 内置转动 位置补偿搜索 F250四摄像机
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业界领先的日本工业机器人生产商选用康耐视的视觉传感器作为标准组件
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《汽车工艺与材料》 2007年第8期26-26,共1页
全球领先的机器视觉传感器和系统供应商——康耐视公司宣布,日本一家主要工业机器人供应商已将In-Sight(8)视觉传感器作为其三轴和SCARA机器人的标准组件。
关键词 机器视觉传感器 工业机器 标准组件 日本 生产商 SCARA机器 供应商
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展翅高飞 邦纳和湖大共创视觉新篇章——美国邦纳湖南大学机器视觉与传感器联合实验室揭牌仪式侧记
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《可编程控制器与工厂自动化(PLC FA)》 2007年第11期20-21,共2页
10月11日,美国邦纳工程国际有限公司一湖南大学机器视觉与传感器联合实验室揭牌仪式在湖南大学电子与信息工程学院隆重举行。湖南大学副校长章兢教授、电气与信息工程学院院长王耀南教授、电气与信息工程自动化学院系主任李树涛教授、... 10月11日,美国邦纳工程国际有限公司一湖南大学机器视觉与传感器联合实验室揭牌仪式在湖南大学电子与信息工程学院隆重举行。湖南大学副校长章兢教授、电气与信息工程学院院长王耀南教授、电气与信息工程自动化学院系主任李树涛教授、美国邦纳工程国际有限公司大中国区总经理胡勇先生及业界媒体和部分湖大师生一同出席了本次仪式。 展开更多
关键词 美国邦纳工程国际有限公司 湖南大学 机器视觉传感器联合实验室 揭牌仪式 合作研究
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康耐视推出全球运行速度最快的视觉传感器
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《自动化技术与应用》 2007年第5期136-137,共2页
全球领先的机器视觉传感器和视觉系统供应商一康耐视公司(纳斯达克NASDAQ:CGNX)4月推出了全球运行速度最快的视觉传感器——In—Sight&reg;5600。该产品与In—Sight5400系列产品一样,具备适应恶劣生产环境的优异设计和性能,
关键词 机器视觉传感器 运行速度 NASDAQ 视觉系统 生产环境 供应商 产品 性能
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康耐视推出入门级的颜色视觉传感器DVT 535C
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《可编程控制器与工厂自动化(PLC FA)》 2007年第4期13-13,共1页
机器视觉传感器供应商康耐视公司日前推出了DVT 535C颜色视觉传感器。DVT 535C不仅是同类产品中功能最为强大、使用最为简易的传感器,而且配备了一整套的视觉工具,因此为人门级的颜色视觉传感器设立了新的性价比标准。
关键词 机器视觉传感器 DVT 颜色 入门级 供应商 性价比
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康耐视公司推出了新型的In-S1ght Micro彩色视觉系统
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《可编程控制器与工厂自动化(PLC FA)》 2009年第5期18-18,共1页
全球领先的机器视觉传感器及系统供应商康耐视公司日前发布了三个新的彩色视觉系统,它们都属于其In—Sight Micro产品线。In—Sight Micro系列是全球最小的视觉系统,去年上市后取得了极大的成功。新发布的产品完善了In—Sight Micro... 全球领先的机器视觉传感器及系统供应商康耐视公司日前发布了三个新的彩色视觉系统,它们都属于其In—Sight Micro产品线。In—Sight Micro系列是全球最小的视觉系统,去年上市后取得了极大的成功。新发布的产品完善了In—Sight Micro系列的彩色型号。 展开更多
关键词 视觉系统 彩色 机器视觉传感器 产品线 供应商
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康耐视推出新款In-Sight Micro彩色视觉系统
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《机械工程师》 2009年第5期11-11,共1页
新型彩色模式和视觉工具使得全球体积最小的视觉系统的性能得到提高 全球领先的机器视觉传感器和系统供应商康耐视。公司(纳斯达克CGNX)今日宣布推出In-Sight Micro产品系列的三款新品-彩色视觉系统。
关键词 视觉系统 彩色模式 机器视觉传感器 球体积 供应商
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信息融合算法在机器人足球系统中的应用
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作者 潘新生 杨宜民 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第5期243-245,248,共4页
最优信息融合Kalman滤波算法给出了实时动态环境中线性方差最小的融合估计。采用该算法对机器人足球系统中的小球进行状态估计和预测,并给出了信息融合处理结构和该算法的具体实现步骤。实验结果表明,该算法可以克服单一视觉传感器采集... 最优信息融合Kalman滤波算法给出了实时动态环境中线性方差最小的融合估计。采用该算法对机器人足球系统中的小球进行状态估计和预测,并给出了信息融合处理结构和该算法的具体实现步骤。实验结果表明,该算法可以克服单一视觉传感器采集的数据含有较大噪声等局限性,实现了对小球精确的状态估计和预测,具有可行性和优越性,并且在某一机器人视觉传感器出错时,系统仍具有良好的容错性和鲁棒性。 展开更多
关键词 最优信息融合 KALMAN滤波 机器视觉传感器 机器人足球系统
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Checker提供更多工具、照明设备和选件
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《流程工业》 2012年第11期115-115,共1页
康耐视公司已经引进了新的定位工具、彩色照明和滤波器产品系列,以扩展其Checker 4G机器视觉传感器产品系列的实际应用。
关键词 照明设备 工具 机器视觉传感器 彩色照明 滤波器 品系
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康耐视推出手持式二维编码阅读器DataMan 7500V
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《汽车制造业》 2007年第6期8-8,共1页
2007年3月1日.全球领先的机器视觉传感器和工业ID阅读器供应商——康耐视公司推出DataMan^TM 7500V手持式阅读器,该产品是第一款能够准确验证直接打标和打印的二维编码的阅读器.可以有效地应用在汽车、航空等行业的生产商实施的产品... 2007年3月1日.全球领先的机器视觉传感器和工业ID阅读器供应商——康耐视公司推出DataMan^TM 7500V手持式阅读器,该产品是第一款能够准确验证直接打标和打印的二维编码的阅读器.可以有效地应用在汽车、航空等行业的生产商实施的产品质量跟踪项目中。 展开更多
关键词 二维编码 阅读器 手持式 机器视觉传感器 质量跟踪 供应商 生产商 产品
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康耐视
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《物流技术与应用》 2017年第10期195-195,共1页
康耐视公司设计、研发、生产和销售各种集成复杂的机器视觉技术的产品,即有“视觉”的产品。康耐视产品包括广泛应用于全世界的工厂、仓库及配送中心的工业读码器、机器视觉传感器和机器视觉系统,能够在产品生产和配送过程中引导、测... 康耐视公司设计、研发、生产和销售各种集成复杂的机器视觉技术的产品,即有“视觉”的产品。康耐视产品包括广泛应用于全世界的工厂、仓库及配送中心的工业读码器、机器视觉传感器和机器视觉系统,能够在产品生产和配送过程中引导、测量、检测、识别产品并确保其质量。作为全球领先的机器视觉公司,康耐视自从1981年成立以来,已经销售了100多万套基于视觉的产品,累计利润超过40亿美元。 展开更多
关键词 机器视觉技术 产品生产 机器视觉传感器 机器视觉系统 配送中心 读码器 销售
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新一代康耐视CHECKER传感器无需PLC
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《现代包装》 2006年第3期57-57,共1页
全球领先的机器视觉传感器供应商——康耐视公司近日推出了包含创新技术突破的Checker传感器系列的新产品:Checker TM 101E。Checker是全球首款含独有技术的传感器,拥有无与伦比的稳定性能,可以在制程中视觉性地侦测元件是否齐全。Ch... 全球领先的机器视觉传感器供应商——康耐视公司近日推出了包含创新技术突破的Checker传感器系列的新产品:Checker TM 101E。Checker是全球首款含独有技术的传感器,拥有无与伦比的稳定性能,可以在制程中视觉性地侦测元件是否齐全。Checker 101E继承了Checker 101的强大功能和简单易用的特性,除此之外,Checker 101E能直接接收编码器信号,使得变速生产线上的元件追踪和剔除过程无需PLC(可编程逻辑控制器)。 展开更多
关键词 机器视觉传感器 PLC 可编程逻辑控制器 技术突破 稳定性能 供应商 编码器 生产线 元件
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Robust water hazard detection for autonomous off-road navigation 被引量:1
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作者 Tuo-zhong YAO Zhi-yu XIANG Ji-lin LIU 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2009年第6期786-793,共8页
Existing water hazard detection methods usually fail when the features of water surfaces are greatly changed by the surroundings, e.g., by a change in illumination. This paper proposes a novel algorithm to robustly de... Existing water hazard detection methods usually fail when the features of water surfaces are greatly changed by the surroundings, e.g., by a change in illumination. This paper proposes a novel algorithm to robustly detect different kinds of water hazards for autonomous navigation. Our algorithm combines traditional machine learning and image segmentation and uses only digital cameras, which are usually affordable, as the visual sensors. Active learning is used for automatically dealing with problems caused by the selection, labeling and classification of large numbers of training sets. Mean-shift based image segmentation is used to refine the final classification. Our experimental results show that our new algorithm can accurately detect not only ‘common’ water hazards, which usually have the features of both high brightness and low texture, but also ‘special’ water hazards that may have lots of ripples or low brightness. 展开更多
关键词 Water hazard detection Active leaming ADABOOST MEAN-SHIFT
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