Flexibel und kompatibel: Machine Vision Controller MVC
Die Machine Vision Controller der MVC-Serie eignen sich für anspruchsvolle Bildverarbeitungsanwendungen. Diese Controller zeichnen sich durch ihren leistungsstarken i7 Prozessor aus, der eine außergewöhnlich hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit ermöglicht und somit auch komplexe Aufgaben in Echtzeit bewältigen kann. Ein herausragendes Merkmal der MVC-Serie ist die Vielzahl an Schnittstellen, die für eine flexible Konnektivität sorgen. Über diese Schnittstellen können eine oder mehrere Machine Vision Cameras oder Profilsensoren angeschlossen werden.
Leistungsstarke Performance
Leistungsstarker Intel® Core i7 Prozessor
Hohe Rechenleistung mit einer Taktfrequenz von 4,4 GHz
Hervorragende Performance bei Umgebungstemperaturen von 0 bis +45 °C
Optimale Anbindung
Anschluss von Machine Vision Cameras und 2D-/3D-Profilsensoren
Effizienzsteigerung durch gleichzeitige Verbindung von bis zu 16 Geräten
Kompaktes Design für einfache und platzsparende Installation
Hohe Konnektivität durch zahlreiche Schnittstellen
Robot Vision mit dem Machine Vision Controller MVC
Ihr Start in wenglor AI
- Sie nutzen bereits eigene Trainingsplattform oder Open Source für Ihre KI-Modelle? Importieren Sie diese unkompliziert über die ONNX-Schnittstelle in uniVision und führen Sie Ihre KI-Modelle direkt auf dem Machine Vision Controller MVC aus.
- Sie suchen nach einer geeigneten Trainingsplattform zur Erstellung eines KI-Modells? Nutzen Sie die cloudbasierte Trainingsumgebung AI Lab.
Leistungsstarke KI-Beschleunigung mit OpenVINO™
Der Machine Vision Controller nutzt die leistungsstarke OpenVINO™ Tool Suite von Intel®, um neuronale Netze innerhalb von uniVision – etwa Deep OCR, ONNX-Modelle und mehr – besonders effizient auszuführen. Das Toolkit verteilt dabei die Last zur Berechnung von neuronalen Netzen automatisch auf die verfügbaren Beschleuniger des Machine Vision Controllers.
Vorteile für Anwendende:
Höhere Leistung bei der Ausführung von Deep-Learning-Modellen – ideal für anspruchsvolle Bildverarbeitungsaufgaben in Echtzeit
- Ermöglicht eine skalierbare Ausführung selbst komplexer Deep Learning Modelle im ONNX Format
Effizienter Ressourceneinsatz – maximale Performance bei gleichzeitig minimalem Energieverbrauch
HALCON-Schnittstelle für maßgeschneiderte Programmierung
- Wenn Parametrierung nicht ausreicht, bietet die nahtlos integrierte Bildverarbeitungsbibliothek HALCON von MVTec unbegrenzte Möglichkeiten zur Erstellung individueller Algorithmen.
- Individuelle Programmierungen von Scripten in HDevelop ermöglichen die Lösung komplexer Anwendungen.
- Über das Softwarepaket uniVision Script können in HDevelop erstellte HALCON-Scripte direkt geladen werden.
- Parametrierte Module und HALCON-Prozeduren sind uneingeschränkt verknüpfbar.
Lizenzpakete der uniVision Software
uniVision
- Inspektions- / Sortieraufgaben
- Qualitäts- / Merkmals- /Farbprüfung
- Lagenachführung
- Positionierung und Orientierung
- Blob-Analyse
- Anwesenheits- / Vollständigkeitsprüfung
- OCR
- Bild Messen
Produktübersicht der Machine Vision Controller
| Schnittstelle | Software uniVision 3 | |
|---|---|---|
| MVCM001 | Digital Input / Output (DIO), Ethernet TCP/IP, UDP | uniVision |
| MVCM101 | Real-Time Ethernet (RTE), Ethernet TCP/IP, UDP | uniVision |
| MVCE001 | Digital Input / Output (DIO), Ethernet TCP/IP, UDP | uniVision Extended |
| MVCE101 | Real-Time Ethernet (RTE), Ethernet TCP/IP, UDP | uniVision Extended |
| MVCP001 | Digital Input / Output (DIO), Ethernet TCP/IP, UDP | uniVision Script |
| MVCP101 | Real-Time Ethernet (RTE), Ethernet TCP/IP, UDP | uniVision Script |
| MVCV001 | Digital Input / Output (DIO), Ethernet TCP/IP, UDP | uniVision Robotics |
| MVCM001 | ||
|---|---|---|
|
Schnittstelle
Digital Input / Output (DIO), Ethernet TCP/IP, UDP
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Software uniVision 3
uniVision
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| MVCM101 | ||
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Schnittstelle
Real-Time Ethernet (RTE), Ethernet TCP/IP, UDP
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Software uniVision 3
uniVision
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| MVCE001 | ||
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Schnittstelle
Digital Input / Output (DIO), Ethernet TCP/IP, UDP
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Software uniVision 3
uniVision Extended
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| MVCE101 | ||
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Schnittstelle
Real-Time Ethernet (RTE), Ethernet TCP/IP, UDP
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Software uniVision 3
uniVision Extended
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| MVCP001 | ||
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Schnittstelle
Digital Input / Output (DIO), Ethernet TCP/IP, UDP
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Software uniVision 3
uniVision Script
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| MVCP101 | ||
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Schnittstelle
Real-Time Ethernet (RTE), Ethernet TCP/IP, UDP
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Software uniVision 3
uniVision Script
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| MVCV001 | ||
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Schnittstelle
Digital Input / Output (DIO), Ethernet TCP/IP, UDP
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Software uniVision 3
uniVision Robotics
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Weitere Highlights der MVC-Serie
schnittstellen
beständigkeit bei
0…45 °C
Kompaktes Gehäuse
86 × 227 × 260 mm
Technische Features des Machine Vision Controllers
Links MVC101, Rechts MVC001
Netzwerkanschlussmöglichkeiten
Durch separate, vollständig voneinander isolierte Netzwerke wird das Risiko von Datenkollisionen und Konflikten – beispielsweise zwischen der Software uniVision und den übermittelten Kameradaten – deutlich reduziert.
Je nach Modell bietet der MVCx001 (mit digitalen Ein- und Ausgängen) zwei, und der MVCx101 (mit RTE-Netzwerk) drei physikalisch getrennte Netzwerke. Diese Trennung stellt eine zuverlässige, störungsfreie Übertragung sicher. Insbesondere für die zeitkritischen Bild- oder Profildaten zur weiteren Verarbeitung im Controller.
CAM Network: Über die vier voneinander isolierten CAM-Ports an der Vorderseite können bis zu vier unterschiedliche Geräte gleichzeitig mit jeweils 1 Gbit/s am MVC betrieben werden. Mithilfe eines Netzwerkswitches lassen sich sogar bis zu 16 Geräte gleichzeitig anbinden.
LAN Network: Eigenständiges LAN-Netzwerk über zwei RJ45-Anschlüsse – ideal zur Anbindung an weitere Netzwerke wie Roboter, Laptops oder PCs.
RTE Network: Separates RTE-Netzwerk über zwei RJ45-Anschlüsse auf der Rückseite zur Kommunikation mit einer SPS über PROFINET, Ethernet/IP oder EtherCAT.
Vielseitige Einsatzmöglichkeiten mit Machine Vision Controllern
Machine Vision Controller mit Machine Vision Camera
Bei der Motorenfertigung in der Automobilindustrie muss am Ende jeder Fertigungsstrecke eine visuelle, vollautomatische „End of Line“-Qualitätskontrolle durchgeführt werden. So wird verhindert, dass fehlerhafte Motoren das Band verlassen. Dazu wird ein Visionsystem bestehend aus mehreren Kameras, Objektiven und Beleuchtungen an mehreren Roboterarmen installiert.
