找仪器
企业性质一般经销商
入驻年限第2年
一 简介
Rei-Mv采用一体化设计，铝合金底座、内嵌机器视觉处理器、挂壁式显示器、可调节相机支架以及光源和镜头，预留桌面式机械臂安装接口，配合丰富的工业相机，镜头以及光源，能够满足机器视觉基础实验以及综合应用实验。
二 系统组成
三 特点
一体化设计：Rei-Mv区别于传统PC+设备模式，将视觉处理器，电源管理，视觉元件集成设计，节省空间，方便实验。
功能单元化：在一体化设计的基础上，按照功能区分单元化设计，方便安装，拆卸，收纳，维护。
工控视觉处理单元：视觉处理单元设计采集高性能工控机，不仅能够处理常规视觉问题，还能进行AI训练以及推理。
可视化实验教学软件：前期学生学习不需要编写代码，通过配置软件快速实现项目，理解图像处理相关方法和流程，后期提供工程案例以及源码，教会学生如何动手编程完成一个视觉项目。
真实工业应用：根据真实工业应用场景和项目，搭配了多种相机、镜头、镜头以及相关工业零件，保障学生学以致用，培养快速实现项目的能力。
丰富的视觉案例：
四 课程资源
课程名称 | 课程内容 | 实验内容 | 实验练习 |
数字图像基础 | 1数字图像概述； 2彩色图像的颜色空间； 3灰度直方图； | 实验1：通道转换 | |
图像的代数运算 | 1图像的加法运算； 2图像的减法运算； 3图像的乘法运算； 4图像的除法运算； | 实验1：合成图像； 实验2：找图像变化； 实验3：抠图； 实验4：去除加性图案； | 练习1：找图像变化； 练习2：提取塔顶； 练习3：图像合成； |
图像分割 | 1灰度直方图峰谷分割； 2自适应阈值分割； 3大津法图像分割； 4分割暗字符； 5局部动态阈值分割； 6区域生长分割法； 7分水岭分割； | 实验1：提取回型针； 实验2：提取两个长方形之间的空隙； 实验3：提取不同灰度的字符； 实验4：网格制品缺陷检测； | 练习1：提取两个长方形之间的空隙； 练习2：提取牛奶瓶字符； 练习3：网格制品缺陷检测； |
图像增强 | 1灰度变换； 2直方图增强； 3 图像平滑； 4 图像锐化； 5 图像的彩色增强； | 实验1：图像的均衡化； 实验2：提取亮度不同的字符； 实验3：人脸祛斑； 实验4：提取牛仔裤上的划痕； | 练习1：提取非均匀纹理缺陷； |
形态学应用 | 1区域预算； 2区域(二值)形态学； 3区域(二值)形态学应用； 4灰度形态学； | 实验1：提取车牌字符； 实验2：定位电源控制柜按钮； 实验3：击中击部中变换； 实验4：粒子分割； 实验5：凸点提取； 实验6：pcb板缺陷检测； 实验7：检测工件破损面积； 实验8：鱼鳍状缺陷检测； | 练习1：定位电源控制柜红色按钮； 练习2：定位红色导线或其它颜色导线； 练习3：分割酒瓶标签数字； 练习4：击中击不中变换； 练习5：鱼鳍状缺陷检测； |
图像模板匹配 | 1模板匹配简要流程； 2基于灰度值的模板匹配； 3基于形状的模板匹配； 4图像金字塔； | 实验1：定位灰度图白色区域； 实验2：瓶盖模板匹配； 实验3：商标缩放模板匹配； 实验4：齿轮多目标标准形状模板匹配； | 练习1：工件多目标科缩放形状检测； 练习2：瓶盖定位； 练习3：芯片定位； |
OCR字符识别 | 1 MLP多层感知器； 2 ORC字符识别主要过程； 3 ORC模式； | 实验1：识别酒瓶标签上的字符； | 练习1：识别牛奶瓶标签上的字符； 练习2：识别单晶片上的型号； 练习3：点印字符识别； |
条码识别 | 1一维条形码； 2一维码主要类别以及用途； 3 二维码； 4二维码的类别及特点； 5二维码与一维码比较； | 实验1：识别EAN一维条形码； 实验2：识别25industrial一维码； | 练习1：识别EAN13 一维条形码； 练习2：字符检测识别一维码； |
工件检测 | 1 一维测量原理 | 实验1：测量鱼片的宽度； | |
光源、相机、镜头选型 (Rei_MvPro) | 1.1 LED光源； 1.2 光源颜色； 1.3 LED光源的类型以及特点； 1.4 光源选型要求； 2.1 工业相机常见分类； 2.2 CCD相机和CMOS相机； 2.3工业相机的基本参数； 2.4工业相机选型要求； 3.1工业镜头的接口； 3.2工业镜头基本参数； 3.3工业镜头类别； 3.4工业镜头选型； | 实验1：提取镜面指纹； 实验2：提取芯片字符； 实验3：提取工件点胶； 实验4：换向器端面缺陷检测； 实验5：换向器轮廓检测； 实验6：换向器端面字符提取； 实验7：相机、镜头选型1； 实验8：相机、镜头选型2； | |
综合实验一 | 图像处理 | 实验1：换向器端面检测； 实验2：铜箔胶带破损检测； 实验3：在原图中框选字符； 实验4：提取焊点； 实验5：皮革缺陷检测； | 练习1：换向器端面缺陷检测； 练习2：铜箔胶带破损检测； 练习3：在原图中框选字符； 练习4：提取焊点； 练习5：皮革缺陷检测； |
综合实验二 | 实物处理 | 实验1：工件定位； 实验2：Blob提取指定形状的工件； 实验3：相机定位指定形状的工件； 实验4：镜面提取指纹； 实验5：提取芯片字符； 实验6：提取工件点胶区域； 实验7：换向器端面字符提取； | |
综合实验三 | 机械手视觉引导工件分拣 | 1相机标定； 2手眼标定； 3视觉引导机械手分拣工件； | |
综合实验四 | 视觉点胶 | 1相机标定； 2手眼标定； 3 PCB点胶； | |
编程开发项目 | 编程完成一个视觉软件小应用 | 1.机器视觉概述 2. 开发工具 3. 相机开发 4. 机械手开发 5. 点胶机开发 6．传送带开发 7．视觉开发方式 8．彩色对象检测 9．换向器检测 10．车牌识别 11．条形码识别 12．芯片检测与测量 13．智能检测与分拣（机械手） 14．工件视觉点胶 |
四 参数配置
名称 | 型号 | 参数 |
机器视觉初级套件 | Rei_Mv | 1.基础结构：铝合金箱体、相机支架、光源支架； 2．机器视觉处理器：预装Windows10操作系统；配有深度学习框架，机器视觉相关软件运行环境；CPU:I7,内存：8G;硬盘：500G;一键还原，有效保护实验环境； 3．显示器：挂壁式安装，270°旋转可调视角；尺寸：21.5寸； 4．光源：白色环形无影光*1 5.相机：200W像素*1； 6.镜头：8mm镜头*1 7.执行机构：4自由度桌面手臂、传送带 8.检测物料配件：形状识别物料*3、颜色识别物料*3、换向器零件*1、镜面*1、点胶识别零件*3、芯片若干； 9.教学资源：教学软件一套，实验指导书一本； |
机器视觉高级套件 | Rei_MvPro | 1.基础结构：铝合金箱体、相机支架、光源支架； 2．机器视觉处理器：预装Windows10操作系统；配有深度学习框架，机器视觉相关软件运行环境；CPU:I7,内存：8G;硬盘：500G;一键还原，有效保护实验环境； 3．显示器：挂壁式安装，270°旋转可调视角；尺寸：21.5寸； 4．光源：红色低角度环形光源*1；红色高角度环形无影光*1；白色低角度环形无影光*1；白色高角度环形无影光*1；蓝色低角度环形无影光*1；紫色环形高角度光源*1；同轴光源*1；白色条形光源*2；四通道光源控制器*1； 5.相机：200W像素*1，300W像素*1，500W像素*1； 6.镜头：8mm镜头*1；12mm镜头*1；16mm镜头*1；35mm镜头*1；50mm镜头*1； 7.执行机构：4自由度桌面手臂、传送带； 8检测物料配件：形状识别物料*3、颜色识别物料*3、换向器零件*1、镜面*1、点胶识别零件*3、芯片若干； 9教学资源：教学软件一套，实验指导书一本； |
机器视觉点胶机版本 | Rei_MvGl | 1.基础结构：铝合金箱体、相机支架、光源支架； 2．机器视觉处理器：预装Windows10操作系统；配有深度学习框架，机器视觉相关软件运行环境；CPU:I7,内存：8G;硬盘：500G;一键还原，有效保护实验环境； 3．显示器：挂壁式安装，270°旋转可调视角；尺寸：21.5寸； 4．光源：白色环形无影光*1 5.相机：200W像素*1； 6.镜头：8mm镜头*1 7.执行机构：三自由度点胶机 8.检测物料配件：形状识别物料*3、颜色识别物料*3、换向器零件*1、镜面*1、点胶识别零件*3、芯片若干、PCB板 9.教学资源：教学软件一套，实验指导书一本； |
长按识别二维码查看信息详情