uniVision yazılım sürümü 2.6.0
- Machine Vision Kameras BBZK* Desteği
uniVision yazılımı sürümü 2.5.0
- Performans optimizasyonları ve küçük hata düzeltmeleri
uniVision yazılımı sürümü 2.4.0
- VisionSystem2D: 12 MP çözünürlüklü yeni dijital kameralar yüksek kaliteli görüntüler sağlıyor
- Görselleştirmenin genişletilmesi: Görüntüde yeni katmanlar ve statik görüntüler
- İlk tutma süresine sahip dijital çıkışlar yeni sonuçların kolayca tanınmasını sağlar
- Kontrol örnekleri, uniVision ürünlerinin kontrol sistemlerine hızlı ve kolay entegrasyonunu kolaylaştırmaktadır
uniVision yazılımı sürümü 2.3.0
- Kumandaya esnek, kolay ve hızlı entegrasyon için kontrol ünitelerinde EtherNet/IP™ arayüzü
- Sonuçların doğrudan resimde ya da profilde esnek gösterimiyle web tabanlı görselleştirme
uniVision yazılımı sürümü 2.2.0
- Kontrol ünitelerinde PROFINET arayüzü, kumandaya esnek, kolay ve hızlı entegrasyon için
- İyi ve kötü görüntüleri dokümantasyon için istendiği gibi kaydetme
- Web tabanlı görselleştirme, sonuçların esnek gösterimi ile doğrudan görüntüde
- Proses denetimi için iyi ve kötü parçaların esnek sayımı
uniVision yazılımı sürümü 2.1.0
- Komple sistem olarak dijital kameralar, aydınlatmalar, objektifler, kontrol ünitesi ve uniVision
- Tüm Vision uygulamaları için parametrelenebilen standart yazılım
Burada VisionSystem’lerimiz hakkında kapsamlı genel bakış edinebilirsiniz.
Önemli karşıdan yüklemelere genel bakış
Şablonlar
1D kodların okunması
Bu şablonla 1D kodlar okunabilir ve bir Match kodu ile karşılaştırılabilir. Çok sayıda farklı kod türü okunabilir. Görüntüde en azından bir kod bulunursa veya kodun öğrenilen Match kodu ile aynı olması durumunda dijital çıkış devreye girer.
2D kodların okunması
Bu şablonla 2D kodlar okunabilir ve bir Match kodu ile karşılaştırılabilir. Çok sayıda farklı kod türü okunabilir. Görüntüde en azından bir kod bulunursa veya kodun öğrenilen Match kodu ile aynı olması durumunda dijital çıkış devreye girer.
Mevcudiyet kontrolü
Bu şablonla bir objenin mevcudiyeti, piksel sayma yöntemiyle kontrol edilebilir. Nesne, pozisyondan bağımsız olarak takip edilebilir ve ilgi bölgesi, ilgili konuma yerleştirilebilir. Görüntünün ikili bir siyah-beyaz görüntüye dönüştürülmesinden sonra, piksel sayma yöntemiyle mevcudiyet kontrol edilir. Beyaz piksel sayısı ayarlanan toleranslar dahilindeyse dijital çıkış devreye girer.
Bir rengin algılanması
Bu şablonla bir objenin rengi, piksel sayma yöntemiyle algılanabilir. Bunun için renk çipli bir kamera gereklidir. Nesne, pozisyondan bağımsız olarak takip edilebilir ve ilgi bölgesi, ilgili konuma yerleştirilebilir. Görüntünün ikili bir siyah-beyaz görüntüye dönüştürülmesinden sonra, piksel sayma yöntemiyle mevcudiyet kontrol edilir. Beyaz piksel sayısı ayarlanan toleranslar dahilindeyse dijital çıkış devreye girer.
İki rengin algılanması
Bu şablonla iki objenin rengi, piksel sayma yöntemiyle algılanabilir. Bunun için renk çipli bir kamera gereklidir. Nesne, pozisyondan bağımsız olarak takip edilebilir ve iki farklı ilgi bölgesi, ilgili konumlara yerleştirilebilir. Görüntünün ikili bir siyah-beyaz görüntüye dönüştürülmesinden sonra, piksel sayma yöntemiyle mevcudiyet kontrol edilir. Her ilgi bölgesinin beyaz piksel sayısı ayarlanan toleranslar dahilindeyse dijital çıkış devreye girer.
Desenin algılanması
Bu şablonla, numune karşılaştırması yapılarak bir obje algılanabilir. Objenin konturu öğrenilebilir ve diğer objelerden ayırt edilebilir. Görüntüde en azından bir obje bulunursa dijital çıkış devreye girer.
Eğitimler
Yazılım modülleri
Filtre
Filtreler, bir görüntünün veya görüntü kesitinin özelliğini güçlendirmek, bastırmak veya görüntü kalitesini iyileştirmek için kullanılır. Bu nitelik, örneğin bir kenar veya yüzey olabilir. Bununla birlikte filtreler görüntü işlemeyi hazırlar.
Eşik değer
Objeleri değerlendirebilmek veya sayabilmek için hazırlık amacıyla görüntüler siyah-beyaz ikili görüntülere dönüştürülmelidir. Buradaki hedef, ön planı ve arka planı birbirinden ayırmaktır. Ancak bu şekilde daha sonra görüntüler kolayca değerlendirilebilir.
Takip
Objeler takip edilebilir ve güvenli şekilde algılanabilir. Takip eden görüntü işleme fonksiyonları bu koordinat sistemi temelinde uygulanmaktadır.
Takip modülü, dönüşümsel takibe olanak sağlar. Bu sırada, koordinat sisteminin x ve y pozisyonu uyarlanabilirken, koordinat sisteminin dönme konumu uyarlanamaz.
Takip, dönme konumunun önemli olmadığı objelerde uygundur. Bunun dışında, görüntünün kalanından farklı olan ve kolayca algılanabilen bir özellik (kontrast açısından çok zengin bölge, özel form, kenar veya köşe), başarılı bir takip için yardımcı olur.
Not: Dönüşümsel takibin yanında rotatif takip de bulunmaktadır. Bu, koordinat sisteminde ayarlanabilir.
Koordinat sistemi
Objeler takip edilebilir ve güvenli şekilde algılanabilir. Diğer görüntü işleme fonksiyonları bu koordinat sistemi temelinde uygulanabilir.
Koordinat sistemi modülü, dönüşümsel ve rotatif takibe olanak sağlar. Bu sırada, koordinat sisteminin x ve y pozisyonu ve dönme konumu adapte edilir.
Koordinat sistemi, dönme konumunun değişebileceği objelerin takip edilmesi için uygundur.
Not: Rotatif takibin yanında dönüşümsel takip de bulunmaktadır. Bir çevrimli takip, takip modülü ile mümkündür.
Bölge
“Region of Interest” değerlendirmesi ile ilgili görüntü alanı gerektiği kadar büyük ve mümkün olduğunca küçük seçilmelidir.
Yüzey ne kadar küçük ve hassas olursa değerlendirme de o kadar hızlı olur ve görüntü tekrarlama frekansı o kadar yüksek olur. Bu, görüntü kaydı ve işlemesi daha hızlı gerçekleştiği için daha hızlı uygulama çalışma süreleri elde edilmesine olanak sağlar. Bunun dışında, değerlendirilen alanda daha az sorunlu piksel oluşabildiği için obje veya özellik algılamasının güvenilirliği artar.
Algılanacak obje tamamen seçilen bölgede bulunmalıdır, ancak bu şekilde güvenli bir obje algılama sağlanabilir.
İstatistik
İstatiksel sensör verileri kullanılarak uygulama için ince adaptasyonlar yapılabilir.
Match kodu
Okunan bir kodun veya metnin, öğrenilen Match kodu ile uyuşup uyuşmadığı kontrol edilebilir.
Mantık
İki değeri mantıksal olarak birbirine bağlayın.
Matematik
İki sayıyı birbiriyle hesaplayın.
Sayıları birbiriyle karşılaştırın.
Tablo hesaplaması
Sonuçlar istenen matematiksel, sayısal veya mantıksal hesaplamaları yapmak için kullanılabilir.
E/A
Belirli bir olay üzerine hangi eylemin gerçekleşmesi gerektiğini belirlemek için girişler ve çıkışlar yapılandırılabilir.
HSV eşik değeri
Belirli renklerin öğrenilmesi ve diğer renklerden ayırt edilmesi gerekir.
Blob
Kontrol edilecek parçaları eksiksizlik veya kalite açısından incelemek için objelerin güvenli şekilde algılanması, sayılması veya sınıflandırılması gerekir.
Görüntü karşılaştırması
Görüntü karşılaştırma modülü ile objeler, kayıtlı referans görüntülerle karşılaştırılabilir ve olası sapmalar güvenli şekilde belirlenebilir.
Ölçüm
Bu modülle mesafelerin, uzunlukların, çapların veya açıların ölçüye uygunluk kontrolleri belirlenebilir ve ölçüm yapılabilir. Çizgiler ve daireler, arama ışınları yardımıyla bulunur. Mesafeler ve açılar, bulunan çizgiler veya noktalar arasında ölçülebilir.
OCR
Harfleri, sayıları ve sembolleri okuyun.
TCP
Sonuçlar, proses verileri olarak TCP/IP üzerinden yayınlanabilir.
UDP
Sonuçlar, proses verileri olarak UDP üzerinden yayınlanabilir.
FTP
Görüntüler, profiller ve metin dosyaları bir FTP sunucu üzerinde veya yerel olarak cihaza kaydedilebilir.
Sayaç
Sayaç modülü ile iyi ve kötü parçalar sayılır.
Endüstriyel Ethernet
Proses verileri Endüstriyel Ethernet üzerinden cihaza gönderilip alınabilir.
Filtre
Filtreler, bir görüntünün veya görüntü kesitinin özelliğini güçlendirmek, bastırmak veya görüntü kalitesini iyileştirmek için kullanılır. Bu nitelik, örneğin bir kenar veya yüzey olabilir. Bununla birlikte filtreler görüntü işlemeyi hazırlar.
Eşik değer
Objeleri değerlendirebilmek veya sayabilmek için hazırlık amacıyla görüntüler siyah-beyaz ikili görüntülere dönüştürülmelidir. Buradaki hedef, ön planı ve arka planı birbirinden ayırmaktır. Ancak bu şekilde daha sonra görüntüler kolayca değerlendirilebilir.
Takip
Objeler takip edilebilir ve güvenli şekilde algılanabilir. Takip eden görüntü işleme fonksiyonları bu koordinat sistemi temelinde uygulanmaktadır.
Takip modülü, dönüşümsel takibe olanak sağlar. Bu sırada, koordinat sisteminin x ve y pozisyonu uyarlanabilirken, koordinat sisteminin dönme konumu uyarlanamaz.
Takip, dönme konumunun önemli olmadığı objelerde uygundur. Bunun dışında, görüntünün kalanından farklı olan ve kolayca algılanabilen bir özellik (kontrast açısından çok zengin bölge, özel form, kenar veya köşe), başarılı bir takip için yardımcı olur.
Not: Dönüşümsel takibin yanında rotatif takip de bulunmaktadır. Bu, koordinat sisteminde ayarlanabilir.
Koordinat sistemi
Objeler takip edilebilir ve güvenli şekilde algılanabilir. Diğer görüntü işleme fonksiyonları bu koordinat sistemi temelinde uygulanabilir.
Koordinat sistemi modülü, dönüşümsel ve rotatif takibe olanak sağlar. Bu sırada, koordinat sisteminin x ve y pozisyonu ve dönme konumu adapte edilir.
Koordinat sistemi, dönme konumunun değişebileceği objelerin takip edilmesi için uygundur.
Not: Rotatif takibin yanında dönüşümsel takip de bulunmaktadır. Bir çevrimli takip, takip modülü ile mümkündür.
Bölge
“Region of Interest” değerlendirmesi ile ilgili görüntü alanı gerektiği kadar büyük ve mümkün olduğunca küçük seçilmelidir.
Yüzey ne kadar küçük ve hassas olursa değerlendirme de o kadar hızlı olur ve görüntü tekrarlama frekansı o kadar yüksek olur. Bu, görüntü kaydı ve işlemesi daha hızlı gerçekleştiği için daha hızlı uygulama çalışma süreleri elde edilmesine olanak sağlar. Bunun dışında, değerlendirilen alanda daha az sorunlu piksel oluşabildiği için obje veya özellik algılamasının güvenilirliği artar.
Algılanacak obje tamamen seçilen bölgede bulunmalıdır, ancak bu şekilde güvenli bir obje algılama sağlanabilir.
İstatistik
İstatiksel sensör verileri kullanılarak uygulama için ince adaptasyonlar yapılabilir.
Match kodu
Okunan bir kodun veya metnin, öğrenilen Match kodu ile uyuşup uyuşmadığı kontrol edilebilir.
Mantık
İki değeri mantıksal olarak birbirine bağlayın.
Matematik
İki sayıyı birbiriyle hesaplayın.
Sayıları birbiriyle karşılaştırın.
Tablo hesaplaması
Sonuçlar istenen matematiksel, sayısal veya mantıksal hesaplamaları yapmak için kullanılabilir.
E/A
Belirli bir olay üzerine hangi eylemin gerçekleşmesi gerektiğini belirlemek için girişler ve çıkışlar yapılandırılabilir.
HSV eşik değeri
Belirli renklerin öğrenilmesi ve diğer renklerden ayırt edilmesi gerekir.
Blob
Kontrol edilecek parçaları eksiksizlik veya kalite açısından incelemek için objelerin güvenli şekilde algılanması, sayılması veya sınıflandırılması gerekir.
Görüntü karşılaştırması
Görüntü karşılaştırma modülü ile objeler, kayıtlı referans görüntülerle karşılaştırılabilir ve olası sapmalar güvenli şekilde belirlenebilir.
Ölçüm
Bu modülle mesafelerin, uzunlukların, çapların veya açıların ölçüye uygunluk kontrolleri belirlenebilir ve ölçüm yapılabilir. Çizgiler ve daireler, arama ışınları yardımıyla bulunur. Mesafeler ve açılar, bulunan çizgiler veya noktalar arasında ölçülebilir.
OCR
Harfleri, sayıları ve sembolleri okuyun.
TCP
Sonuçlar, proses verileri olarak TCP/IP üzerinden yayınlanabilir.
UDP
Sonuçlar, proses verileri olarak UDP üzerinden yayınlanabilir.
1D kod
1D kod okuma modülleri ile yaygın tüm 1D kodlar güvenli şekilde okunabilir. Aşağıdaki 1D kodlar okunabilir: Code39, Code128, 2/5 Industrial, 2/5 Interleaved, Codabar, EAN13, EAN13 Add-On 2, EAN13 Add-On 5, EAN8, EAN8 Add-On 2, EAN8 Add-On 5, UPC-A, UPC-A Add-On 2, UPC-A Add-On 5, UPC-E, UPCE Add-On 2, UPC-E Add-On 5, Code93, MSI, PharmaCode, RSS-14, RSS-14 Truncated, RSS-14 Stacked, RSS-14 Stacked Omnidir, RSS Limited, RSS Expanded, RSS Expanded Stacked.
2D kodları
2D kod okuma modülleri ile mevcut tüm 2D kodlar güvenli şekilde okunabilir.
Aşağıdaki 2D kodlar okunabilir:
- Data Matrix ECC 200
- Kare kod
- PDF417
Numune karşılaştırması
Objelerin konturu, görüntüdeki pozisyonlarından ve dönme konumlarından bağımsız olarak (x, y ve 360° takip) öğrenilebilir ve tekrar bulunabilir.
FTP
Görüntüler, profiller ve metin dosyaları bir FTP sunucu üzerinde veya yerel olarak cihaza kaydedilebilir.
Sayaç
Sayaç modülü ile iyi ve kötü parçalar sayılır.
Endüstriyel Ethernet
Proses verileri Endüstriyel Ethernet üzerinden cihaza gönderilip alınabilir.
Lisans yükseltme
| Sipariş numarası | Adı | Modüller |
|---|---|---|
| DNNL009 | Profil analizi lisans yükseltmesi | Nokta bulutu Calculus, Nokta bulutu Koordinat sistemi, Nokta bulutu Filtre, Nokta bulutu ölçme, Nokta bulutu Bölge, Nokta bulutu Numune karşılaştırması |
| DNNL010 | Görüntü analizi lisans yükseltmesi | Koordinat sistemi, filtre, bölge, ölçme, blob, eşik değeri, eşik değeri HSV, görüntü karşılaştırma, takip, OCR |
| DNNL011 | Decode ve görüntü tabanlı numune karşılaştırması lisans yükseltmesi | 1D kod, 2D kod, numune karşılaştırması |
| DNNL016 | Kaynak dikişi kılavuzu lisans yükseltmesi | Nokta bulutu kaynak dikiş takip |
| DNNL009 | ||
|
Profil analizi lisans yükseltmesi
|
Nokta bulutu Calculus, Nokta bulutu Koordinat sistemi, Nokta bulutu Filtre, Nokta bulutu ölçme, Nokta bulutu Bölge, Nokta bulutu Numune karşılaştırması
|
|
| DNNL010 | ||
|
Görüntü analizi lisans yükseltmesi
|
Koordinat sistemi, filtre, bölge, ölçme, blob, eşik değeri, eşik değeri HSV, görüntü karşılaştırma, takip, OCR
|
|
| DNNL011 | ||
|
Decode ve görüntü tabanlı numune karşılaştırması lisans yükseltmesi
|
1D kod, 2D kod, numune karşılaştırması
|
|
| DNNL016 | ||
|
Kaynak dikişi kılavuzu lisans yükseltmesi
|
Nokta bulutu kaynak dikiş takip
|
|
