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MV-BDP300 工业视觉自动化系统开发平台

一套完整的机器视觉检测系统,包括:图像获取(成像系统及光源)、数据处理、I/O通讯、执行机构等。其中图像获取是基础,图像预处理及数据处理是灵魂,执行机构是功能体现。在工业现场中很多情况下需要对物料的外观缺陷、字符识别、颜色等进行严格的检测,传统人工检测方法面临检测速度慢、劳动强度大和容易漏检的问题,已经远远满足不了现代化企业的需求。
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产品简介

一套完整的机器视觉检测系统,包括:图像获取(成像系统及光源)、数据处理、I/O通讯、执行机构等。其中图像获取是基础,图像预处理及数据处理是灵魂,执行机构是功能体现。在工业现场中很多情况需要对物料的外观缺陷、字符识别颜色等进行严格检测,传统人工检测方法面临检测速度慢、劳动强度大和容易漏检的问题,已经远远满足不了现代化企业的需求。

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MV-BDP300是基于这样理念设计而成的一套综合性视觉检测平台,是进入“工业4.0”时代的必备工具。该平台模拟工业现场环形流水线环境,通过智能视觉检测系统对环形线上的物料进行识别检测及分类,平台除了具备完整的机器视觉及工业自动化功能外,特别应用了“物料智能传递、模式识别、质量检测、数据通讯、柔性系统搭建”方面的技术。而作为一套“开发”平台,用户可以采用多台设备实现“多机互联”,也可以和机械臂联动设计智能制造系统,MV-BDP300为此预设计了大量的标准通讯接口和定位传感器。并依托功能丰富的VisionBank软件,可扩展出不同的物料检测方案。

为满足教学、科研需求,搭建了工业的应用环境,让实验内容更贴近工业现场,该平台设计了尺寸测量、特征检测、字符识别、物料智能传递、数据通讯、柔性系统搭建等多个方向的教学实验。再配套内容丰富的实验指导手册及产品使用手册,使用户由浅入深、直观的掌握智能视觉检测相关知识与技能。适用于高校机械类、机电工程类、电气自动化类、电子信息类、农业工程类等方向,以及人工智能、机器人工程、工业智能、计算机科学与技术、软件工程、智能科学与技术、模式识别等专业,尤其是在人工智能、智能制造工程、智能车辆工程、机器人工程、智能感知工程、智能装备与系统、农业智能装备工程等新工科、新农科专业的教学实践以及横向课题项目验证、科研,以及实验室基础建设等


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产品特点

 工水电费业级场景再现,让教学贴近实际胜多

采用环形流水线,柔性搭建全面的模拟了工业现场环境。

工业级图像采集系统,搭配的暗室环境,一方面保证了采集到的图像稳定,质量高;另一方面具有防尘作用,保障了采集硬件的使用寿命

开放式的运动控制系统设计、支持多台设备“多机互联”、通用型载具托盘设计,扩展检测类型,预留扩展所需接口。

流水线速度可控,以及设计了多处传感器,如上料定位传感器、视觉检测工位、下料定位传感器,可以把设备直接放到生产现场代替人的工作。

设备涵盖了传感器、PLC、触摸屏、步进电机等常用的工业部件,实现了控制与执行机构的紧密配合,完美的实现了视觉检测项目。

特别适用于需要经常性测试各种不同工业项目的用户,可以形象立体的向您的客户展示机器视觉检测方案。

本平台为基础,可以让学生从视觉硬件系统的建立到图像处理、数据通讯再到项目的实施验证有了一个系统性的学习


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 功能强大、通用性好、简单易上手的图像处理软件

VisionBank智能视觉软件集成200种检测工具,涵盖图像预处理、深度学习尺寸测量、缺陷检测、特征识别、条码识别、字符识别、定位等多个方向, 可解决工业现场90%的检测需求。

通过大量工业现场的严格验证,性能稳定、重复性、准确度高,集图像采集、图像预处理、标定、数据分析、结果输出于一体。

软件界面分区明晰,功能丰富多样,操作简单易上手。用户可根据所需检测工具快速搭建对应的检测工程

标准的通讯接口,方便与其它设备对接。



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 开放式系统设计,便于用户根据不同项目课题进行优化

相机提供了OpenCVPythonQTC#VC等各类语言的开发例程源码。

智能视觉软件具有丰富的定位工具、几何工具、计数工具、计测工具、识别工具等,可以自由搭配各个工具实现不同项目的“二次开发”。

提供智能视觉软件与机器人的通讯工具,减少了研发周期

提供PLC、触摸屏源码以及电气图纸,用户可根据项目需求进行的二次控制编程开发。

设计多个工位,如上料工位,下料工位以及检测工位等等。还留有预设工位,满足用户多样化的需求。

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 提供丰富的教学资源、培养工程应用型人才

平台配备“目标图像获取”、“图像预处理”、“识别”、“结果输出”、“PLC编程”、“数据通讯”等多个实验教学项目,锻炼学生的个人能力、沟通交流能力、团队协作能力。

提供内容详细的设备使用手册,方便用户快速上手操作。

设计了由浅入深的学习实验,从基础操作到实际应用。

实验指导手册包含:实验背景、实验目的、实验环境实验原理、实验方案、实验步骤、实验结果及分析、思考题实验报告内容及要求等,并以PCB板为样品,设计尺寸检测、位置标定、颜色识别、有无检测、字符检测,五个贴近工业场景的综合实验

应用场景:   场景的综合实验    字符识别场景     颜色识别

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