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HexSight

Adept的HexSight软件其实是一个ActiveX控制库,程序员可用它来建构完整的高性能2D机器视觉系统。

HexSight基本信息

HexSight产品提供方式

三种供应方式

对于只需零件定位的应用(比如机器人Pick&Place,分类和零件装配等应用),可以只买HexSight定位器这一单一模块

对于复杂完整的检测(如零件检测、测量),可以买HexSight的完全版

对于OEM应用,可以提供一种特定的版本,其中包含图像捕获设备和定位工具(大批量的情形)

仅含定位器的软件包

被广为接受,包含以下工具:

图像捕获设备:包含自动标定的工具,可以补偿因镜头垂直度和畸变造成的误差

对象定位器:带有自动试教功能,能根据几何轮廓找寻定位零件。返回X-Y坐标,方向,大小比例和用户定义的参考点坐标,搜索区域可限于用户定义的ROI(兴趣域)

类库:Active X拉件集,使定制系统能对内部图像进行操作。

完全的HexSight软件包

除了上面提到的3个工具外,还有

图像处理工具:提供多样化的图像处理算法,比如算术 运算,逻辑运算,形态变化和直方图等功能。图像处理可发生在任意工具之前或之后。

边缘定位工具:采用矩形或圆弧投影能定位多个边缘

模式定位工具:采用可定制模式匹配算法来找寻灰度模式, 以提高速度和精度等等

测量工具:能测量线性和圆弧特征

Blob分析工具:能计算内在和外在的几何属性,如重心,周长,面积,包络矩形,主轴还有灰度属性。支持三种图像域化方法:二值,软二值和动态阈值处理。

取样工具:对实现可定制检测非常有用,它通过从一基于模板的ROI(兴趣域)中取样图像数据,然后提供给定制系统的特定C++算法或任意HexSight工具,包括定位器进行处理

图像(清晰度)计算工具:评估/计算由用户定义兴趣域内图像的清晰度,对于自动对焦电机控制非常理想。

图像直方图工具:计算用户定义兴趣域内图像灰度使统计信息。

应用开发

采用标准Active X控件Visual Basic或Visual C++(PC平台)的柔性开发环境。

多坐标系统(系统坐标,图像坐标,对象坐标和工具坐标),所返回的识别结果采用用户选用的单位,易于理解。

简易的开发步骤,边写程序边看效果,所见即所得。

基于模板的检测和测量工具自动叠加到寻找到的对象事件上。

在生产或OEM产品中,编程界面可完全隐藏起来。

技术特点

HexSight Release 3.0

较低内存需求。

定位器,彻底的搜索为缺省的搜索模式

自动试教模板编辑器,最好地适应彻底搜索模式

在多事件应用中,针对重叠总是具有更大的稳定性

对多模板应用,模板的去模糊化显著加强了

定位器现在能自动分辨两种非常相似的模板

搜索算法工作在自己的线程中,不影响主线程的运行,如此可允许对找寻到的事件进行处理

找寻到的事件按次序输出,其次序与其在图像中出现的次序相同

HexSight Release 3.1

完全支持左手法则和右手法则图像坐标和标定坐标等

速度优化,定位器很快速,比以前快了近一倍

定位器返回只读的轮廓数据(如周长和面积)

内部数据库里的场景(scene)信息供读

新型的品质和距离的排序模式

改善了模板的去模糊化能力

改善了对称性模板的处理

全彩(R&B,3×8bits=24bits)图像显示

两种新型灰度值工具:直方图和清晰度

支持Matrox,Orion和ITT PC-DIG捕捉卡

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HexSight造价信息

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HexSight常见问题

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HexSight文献

百利盖Hexalite~瓶盖引领塑料瓶盖轻量化发展 百利盖Hexalite~瓶盖引领塑料瓶盖轻量化发展

百利盖Hexalite~瓶盖引领塑料瓶盖轻量化发展

格式:pdf

大小:1.3MB

页数: 1页

由于国内饮料行业竞争激烈,不少知名食品、饮料企业都采用了最新的生产工艺和设备,使其在各个方面开始向国际先进水品靠拢。其中,瓶盖也越来越体现出其重要性,无论是在饮料、乳品,还是日化、医药,或是其他行业,瓶

面向MPEG Type-1视频编码器的UMHexagonS算法 面向MPEG Type-1视频编码器的UMHexagonS算法

面向MPEG Type-1视频编码器的UMHexagonS算法

格式:pdf

大小:1.3MB

页数: 7页

针对Type-1视频编码平台中的帧间预测仅有全搜索算法,从而计算复杂度很高的问题,提出了改进的UMHexa-gonS快速搜索算法.该算法采用了UMHexagonS算法的框架,针对该算法在参考帧数目和编码模式受限的条件下,建立了一种起始位置运动矢量预测模型;同时,为了解决UMHexagonS算法中第2类提前截止阈值计算不准确而导致编码性能下降的问题,提出了利用空间相关性的阈值修正方式.在Type-1平台中的实验结果表明,该算法的搜索精度较高,并且能够较好地适应不同序列的纹理特性.相比于全搜索算法,平均节省97%以上的时间,同时编码效率下降控制在平均0.032 dB以内.得出结论:改进的算法能够提升编码效率,同时节省平均运动搜索时间.

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