圖形化界面開發(fā)
圖形化的軟件界面,功能模塊直觀易懂,視覺方案快速搭建。
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更新時間:2024-12-17 19:42:18瀏覽次數(shù):272次
聯(lián)系我時,請告知來自 塑料機械網(wǎng)VM算法平臺(VisionMaster)VM算法平臺是??禉C器人自主開發(fā)的機器視覺軟件,致力于為客戶提供快速搭建視覺應用、解決視覺檢測難題的算法工具,能滿足視覺定位、尺寸測量、缺陷檢測以及信息識別等機器視覺應用
VM算法平臺是??禉C器人自主開發(fā)的機器視覺軟件,致力于為客戶提供快速搭建視覺應用、解決視覺檢測難題的算法工具, 能滿足視覺定位、尺寸測量、缺陷檢測以及信息識別等機器視覺應用。
圖形化的軟件界面,功能模塊直觀易懂,視覺方案快速搭建。
通過使用VM算法平臺提供的控制和數(shù)據(jù)獲取接口來完成自定義開發(fā)。
將算子包裝成為的視覺工具,融入用戶自定義的檢測流程中。
VM算法平臺提供了千余個自主研發(fā)的圖像處理算子與多種交互式開發(fā)工具,支持多種圖像采集設備, 能夠滿足機器視覺領域中定位、測量、識別、檢測等需求。
定位
測量
識別
檢測
高效定位工具匹配工具,能夠克服樣品平移、旋轉、縮放和光照不同所帶來的差異,快速準確查找圓、直線、斑點、邊緣、頂點等幾何體的位置。提供位置信息和有無信息,可以應用于機器人引導和其它視覺工具中。
提供部件追蹤所需的持續(xù)準確高速讀取ID信息:基于深度學習的OCR算法能適應復雜背景、低對比度、變形等字符的識別; 一維碼、二維碼識別算法能夠識別多種制式、不同位置、角度、光照的信息碼,有效克服圖像畸變帶來的影響。
準確識別工件表面、形狀、輪廓的缺陷:基于深度學習技術能檢測細小的表面劃痕、斑點,可克服工件表面紋理、顏色、噪點干擾; 精確檢測工件形態(tài)和輪廓缺陷,可克服毛刺、顏色、噪點的干擾??煽康臉藴始葘ぞ?,定位出工件微小差別。
VM算法平臺配備了高性能深度學習算法,經(jīng)過大量案例驗證、優(yōu)化后的算法能夠對常見檢測品都有良好的適應性。 深度學習算法提供分類、目標檢測、字符定位與識別、分割等算法模塊,通過內建的圖形化數(shù)據(jù)標注界面,采集、訓練到檢測的完整流程能夠全部在VM算法平臺內部完成。
預測圖片中各類缺陷的位置并以熱度圖的形式呈現(xiàn)。
包括文本定位與字符識別,分別用以預測圖中文本位置與文本真值。
對圖片中的物體進行類型判定。
判定圖片中出現(xiàn)的物體的類別并預測其位置。
VM算法平臺提供了圖形化的交互界面,功能圖標直觀易 懂,簡單好用的交互邏輯以及拖拽式操作能夠快速搭建視覺方 案。軟件優(yōu)秀的交互和視覺設計,出眾的用戶體驗,在2019 中國設計智造大獎賽(簡稱“DIA")中,從7000多件作 品中脫穎而出,榮獲2019DIA銀獎。
VM算法平臺內部集成了海康機器人工業(yè)相機、智能相機、視覺控制器 等設備各個接口的SDK,并內嵌了高效、穩(wěn)定的占用和控制邏輯,與外 部設備資源有良好的兼容性,能夠建立完善的管理機制
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