皕像科技为您提供USB相机,3D相机,自动对焦工业相机,立体视觉相机等产品。电话:(02)7707-2926

  • 2024/01/22

    3D 视觉引导-Ensenso N36 相机搭配 UR 机械手臂

    在自动化应用中,为了完成复杂的手臂路径引导,搭配 3D 相机成为了一个可靠的解决方案!皕像科技采用 Ensenso 3D 相机,完成 2D 影像、3D 影像与机械手臂的空间座标校正,并透过 3D 影像处理算法计算出手臂姿态,可整合于自动化引导应用,如 3D 空间中对产品的加工、讯号量测、静电测试等,可简化定位要求,提升系统弹性。

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  • 2023/08/01

    IDS 客制化相机 (ACP 系列) 案例:双相机 (Dual Head)

    IDS 提供丰富的板级相机与客制化产品,包括了模组化概念的 IDS ACP 系列;此视频介绍 Dual Head Camera Eval Kit,基于 IDS ACP 架构的双目相机 (3D Vision)。

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  • 2023/07/03

    可程控调整聚焦的远心视觉系统 (USB 液态远心镜头)

    此视频介绍内置液态镜头的远心视觉系统;透过搭配具有程控调整对焦功能的远心镜头,只需要透过 USB 界面,即可控制远心镜头的对焦位置,省去如额外 z 轴的移动,且可提供可靠的远心度。此类系统可解决传统远心镜头景深不足的问题,且透过 USB 界面与易用的 SDK,提升系统的整合性。丰富的相机与镜头组合搭配,可弹性面对不同的应用。(200 万画素到 2,000 万画素,倍率 0.15x 到 10x)

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  • 2023/01/07

    3D 加工对位应用:即时定位工件的座标与姿态 (Ensenso N36)

    在自动化加工应用中,首先需要对工件做准确定位;尤其当工件本身存在些许公差,或生产线上入料时存在位置差异 (包括不可控的小幅移动或旋转),则会需要透过 3D 视觉辅助,先对工件做 3D 定位,取得工件在空间中的 x, y, z 座标 (位移),以及 u, v, w 姿态 (旋转)。

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  • 2022/08/10

    使用 PartFinder 做 3D 对象侦测 (Ensenso S10)

    此视频整合了 Ensenso 3D 相机 (S10) 与 Ensenso SDK 中的 PartFinder function (3D 物件侦测),可以快速建立从 "3D 取像" 到 "3D 分析" 的立体视觉方案。

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  • 2022/07/18

    印刷品的 AI 瑕疵检测 (无监督视觉应用)

    此 demo 视频以印刷标签的瑕疵检测为例,展示 "无监督式" 的深度学习。透过少量的 OK 图片,即可训练出可靠的 AI 模型,针对难以收集瑕疵产品或面对难以定义的瑕疵情境,可以快速导入 AI 技术。

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  • 2022/04/13

    AI (瑕疵检测) + AOI (尺寸量测):少样品训练 + 免 GPU 主机

    系统特点:(1) 只训练少量的 OK 产品照片, 适合应用于难以收集大量 NG 产品的生产线应用 (2) 可设定视为瑕疵的阈值与 NG 的条件 (如瑕疵像素的数量) (3) 透过 OK 照片的训练, 可自动忽略产品的序号数字差异 (避免误判为瑕疵) (4) 多线程同时做 AI (瑕疵侦测) 与 AOI (尺寸量测) (5)电脑配置单纯, 免 GPU 即可达到不错的检测速度

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  • 2022/04/11

    自动聚焦显微系统:1.1 吋感光元件 + 液态透镜 + 20X 物镜

    倍率越高的显微系统具有越浅的景深,而在需要调整对焦的情况下,传统上会透过 Z 轴移动来克服景深的问题;本视频透过液态透镜技术调整对焦,搭配皕像的自动对焦算法,可以在不透过马达系统等复杂的移动件情况下,快速扫描完成自动对焦。本系统可应用于 10X ~ 100X 的倍率需求,如晶圆/芯片 AOI、生医玻片扫描、医疗设备等。

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  • 2022/02/22

    可调整对焦的高弹性远心镜头:内建液态镜头

    此视频介绍结合液态镜头的远心镜头;透过液态镜头技术,省去传统马达调整方式,可减少损耗机会、简化并缩小系统尺寸、提升调焦速度,解决传统远心镜头的景深不足问题,可用于复杂的检测与高精度量测应用。此 demo 视频使用了高分辨率相机搭配远心镜头,展示快速对焦调整、拍照取像以及景深合成。

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  • 2022/02/07

    IDS 线扫描 + AI 深度学习:以布料检测为例

    IDS 的标准面扫描 (area scan) 相机,亦可提供切换为线扫描 (line scan) 相机的功能,可简化安装架设、整合不同的拍摄需求、缩小架设体积、并降低成本简化开发。透过少样本的深度学习技术,可以减少传统 AI 模型训练所需要的大量资料收集,在高良率的生产线上检测,提供可靠且更实际的高效率方案。

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