基于In-Sight视觉系统的汽车蓄电池机器人抓取

应用康耐视的Pat Max图案匹配技术识别、定位托盘中蓄电池,通过中心特征确定旋转的角度,通过字符读取工具读取蓄电池上的字符,系统将此信息传给机器人的控制器引导抓手旋转定位对准蓄电池边界,只需1秒即可把蓄电池稳定抓起。

基于In-Sight的发动机缸体视觉定位抓取

项目基于In-Sight智能相机,实现机器人对汽车发动机缸体的高效精确抓取。通过康耐视新型智能相机In-Sight机器视觉系统集成,实现相机与与机器人的完美无缝配合。

基于In-Sight的医用塑胶瓶瑕疵监控

在分析医用塑胶瓶工艺系统的基础上,研讨基于康耐视公司的In-Sight机器视觉的产品瑕疵监控自动化系统设计。项目已经投入运行,生产效率和品质控制达标。

基于In-Sight小型环形工件尺寸测量研究

小型环形工件是许多行业常常使用的工件类型,其尺寸对环形工件的质量把控来说非常重要,如今大部分环形工件内外径的测量依然还停留在人工使用仪器仪表进行手动检测的层面,检测效率低下,也容易造成误差。借助视觉检测来取代小型环形工件的人工检测已成为一个急需要解决的问题。但是,目前视觉检测项目的开发往往仅限于项目产品本身,需要对每个产品进行专门的高级语言编写,开发过程长、开发成本较高,开发平台不具备同类包容性。针对以上特点,文章采用康耐视In-Sight软件作为图像检测开发平台,介绍一种智能相机的视觉检测快速开发方法,开发函数设置便捷、开发周期短、开发工作量小的小型环形工件视觉检测系统。文章采用多组实验验证系统精度,为精度等级处于T15-T18的环型产品快速开展尺寸检测提供视觉解决方案。

引领视觉前沿 加码中国智造——康耐视In-Sight 2000产品发布会

2016年5月12日,康耐视公司（COGNEX）在北京举行了康耐视In-Sight 2000系列视觉传感器产品发布会。34家媒体出席发布会,与康耐视共同见证了InSight 2000系列产品的荣耀亮相。发布会上,康耐视大中华区总经理钟锐华（Alex Zhong）先生致欢迎辞,感谢各位媒体的出席。

In-Sight视觉系统:火眼金睛看汽车

当产品通电检测LED亮度及RGB值时,人工检测很容易使眼睛疲劳,员工无法准确识别,从而导致误判,造成产品不合格率较高。同时,人工检测方式即无法与上位机和PLC进行通讯,更连接不到数据库,这就导致检测效率极低误检率高。因此,奥联公司决定进行技术改造,引入先进的视觉技术,以提高自动化生产水平。这时,南京的一家系统集成商,向业主奥联汽车配件公司推荐了康耐视公司的In-Sight视觉系统……

基于In-Sight的汽车配件跟踪和缺陷识别

蜂窝陶瓷工艺胚胎摆放的网格平行度关键工艺流程在早期根据人工肉眼测量,精准性和视觉疲劳一直是康宁环境科技公司生产效率和良品率的难题。在引入In-Sight 5000视觉系统以后,不但解决了工艺效率和品质控制,而且In-sight系统可直接通过以太网跟Rockwell的Contrologix系统进行Ethernet/IP通讯,基于机器视觉的工艺流程得以通过电脑实现数据分析,大大提高了自动化程度。

基于PatMax的In-Sight变速器装配解决方案

长安福特汽车有限公司(以下简称长安福特)是一家具有跨地域和多品牌生产、经营能力的大型现代化汽车企业。近年来,长安福特不断引进卓越的生产技术,无论是从发动机和节油科技,还是在材料的使用上,都大大提升了燃油经济性表现。未来公司发展重点是“节能减排”和“打造更节能的汽车及更为环保的制造工艺”。

康耐视In-Sight视觉系统:检测汽车空调LED按键灯的“火眼金睛”

南京奥联汽车电子电器股份有限公司（以下简称奥联公司）是一家研发设计、生产销售汽车电子电器零部件的国家级高新技术企业。公司致力于为整车汽车厂（家用乘用汽车、重型货车、混合动力车辆等）提供优质的汽车零部件,如电子节气门踏板、电子节气门、换挡器及空调控制器等。按照标准规范,为保证产品质量,奥联公司需要对其所生产的汽车零部件上的LED按键灯和RGB颜色,进行准确的识别和检测。

基于In-Sight视觉的医用塑胶瓶监控

在分析药用塑胶瓶缺欠问题的基础上,给出基于康耐视公司的In-Sight视觉系统的解决方案和项目实现技术设计。对于机器视觉技术平台改进工业制造流程的论述具有较好的说服力。

基于机器视觉的汽车排气管垫片缺陷检测

汽车排气管垫片上圆孔的位置、圆孔的半径大小和两内边的距离必须控制在0.05mm的误差范围内,才能顺利装配。机器视觉自动化检测代替人工检测可以提高检测的精度和效率。文章采用康耐视的In-Sight软件研究了汽车排气管垫片的机器视觉检测方法,通过Plot工具将各项检测结果和垫片合格与否显示出来。这种检测方法可以准确判断垫片是否满足装配要求,极大地提高了检测效率。

SCIENCE CHINA In-Sight

2010 celebrates the 60th anniversary of this journal. From this issue,the journal features a brand new section: ’In-Sight’. Equivalent to the Cutting Edge of Cell,News and Views of

一种高精度地图辅助的UWB/INS组合定位方法

提出了一种高精度地图辅助的UWB/惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)紧组合定位算法,即利用数字测图方法获得高精度地图信息并建立地图数据库,采用线段匹配算法识别非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS),使用抗差卡尔曼滤波(Robust Kalman Filter,RKF)融合UWB/INS的组合定位方法。实验结果表明,本文提出的算法平面定位精度在0.25 m内,能够在复杂的室内环境下提高UWB/INS组合定位系统的定位精度和稳定性。

In-home＆In-sight——找到消费者生活的真实

很多人都会说"Consumer Insight",但我们真的有"In—sight"吗? 在目前的广告业界,消费者研究已然成为众广告人谈论广告作业科学性的基本话题,这不能不说是一个本质性的进步。于是,在客户面前大肆谈论消费者的人越来越多,在业界的宣传中,将自己的广告作品包装成为在深入洞察消费者内心需求基础上的成功案例也越来越多,最突出的表现是,很多广告公司的广告不再是炫耀自己的作品多么富有创意,而是强调"我们比你更了解消费者"。

康耐视IN-SIGHT 2000产品发布会在京举行

5月12日,全球机器视觉领域和工业读码制造企业康耐视公司（COGNEX）在北京举行了康耐视In-Sight 2000系列视觉传感器产品发布会。34家媒体受邀莅临活动现场,与康耐视共同见证了In-Sight 2000系列产品的荣耀亮相,康耐视大中华区总经理钟锐华在会上致欢迎辞。InSight 2000系列包括集成的高性能成像系统,该系统由现场可换型镜头和正在申请专利的LED环形灯构成,此LED环形灯可在整个图像上实现均匀的漫射照明,

机器视觉在烟草薄膜识别中的应用

烟草解包线作为制丝车间的第一道工序,起着开箱及取膜的作用。在机器人开箱后,将烟包送进割膜机割膜、取膜,由于打叶复烤工艺的差别,有的烟包有薄膜,有的没有。而现有解包线并没有判断烟包是否覆盖薄膜的装置系统,不加分别的将所有烟包送进割膜机割取薄膜,造成大量烟叶散落设备内,并降低了解包线工作效率。为此我们在解包线取箱工位尝试引入机器视觉识别系统,通过相机拍摄取箱后的烟包照片,对照片进行算法分析,判断当前烟包是否覆盖薄膜。当视觉判断有薄膜时,发送信号给解包线PLC控制系统,送烟包进入割膜机割取薄膜;当视觉判断无薄膜时,同样发送信号给PLC控制烟包不割膜,直接进入下道工序,通过机器视觉的尝试应用,使薄膜识别率≥99%,避免了大量烟叶的散落,同时提高了解包线工作效率。

视觉变形监测系统在隧道机械中的应用

由于受工艺尺寸、工作环境的制约,隧道施工机械常常无法用传统的测量方式实时获得关键部件的工作状况。而利用数字CCD摄像头测量方法进行钢结构的变形监测是传统测量方式的变革,可实现半自动的实时监测。介绍了变形监测系统的基本原理和构成,以及变形监测系统在隧道施工机械上的实现方法与效果。

机载光电瞄准系统在惯导系统校正中的应用

提出了一种用机载光电瞄准系统校正飞机惯导系统的方案 ,讨论了校正实施可能遇到的难点并提出了解决办法。

基于图像导引头及惯导相对位置信息的弹目距离估计算法

针对远程图像制导空地导弹无GPS信息条件下,惯导长时间工作后位置精度较差,无法满足剩余制导时间计算要求的问题,提出基于图像导引头角量测及导弹相对位置与高度信息弹目相对距离估计算法,并分析了典型误差条件下不同采样计算频率对算法精度的影响,结合弹道特点给出算法具体应用方案及剩余制导时间计算策略.通过仿真计算,验证了算法具有较高的计算精度,有实际工程应用价值.