全球领先的边缘计算解决方案提供商 -- 凌华科技发布了全新的 AI 智能相机 NEON-2000-JT2 系列,让基于 AI 的工厂自动化机器视觉部署变得更加容易。该智能相机支持 NVIDIA Jetson TX2 AI 模块,采用一体化的设计,小巧的尺寸以及预先安装的视觉软件包,可以有效减少 AI 机器视觉应用开发和集成的复杂度。
凌华科技工业 AI 智能相机 NEON-2000-JT2 系列
NEON-2000-JT2 有助于提高劳动密集型制造业的生产效率,如食品和饮料,带包装的消费品,农耕和农业等,在这些行业中,质量保证和检测对于生产成功至关重要。某客户利用凌华科技 AI 机器视觉解决方案进行产品检测,能够检测 50 倍以上的产品数量,并达到 95%的检查精度,是以前的 3 倍。凌华科技希望客户在 NEON-2000-JT2 系列产品上看到更多的结果。
“借助全新的一体化 AI 智能相机系列,我们已经完成了一些 AI 机器视觉应用的开发和集成,因此客户可以专注于其生产效率的提升,”凌华科技智能工厂事业处及产品中心高级产品经理许凯翔说道, “我们当前的 PoC 客户非常乐见这种与其他相机制造商(如 Basler)的预先安装集成以及 GPU 模块整合的模式,这样有助于客户节约大量的开发时间。”
NEON-2000-JT2 在设计时考虑了易用性。具有 AI 功能的智能相机包括了传感器和 GPU 模块的集成,基于 FPGA 的数字 I/O 设计,预先安装的深度学习软件包,以及现成的示例代码可快速进行视觉应用程序的开发。其安全性已通过 CE(欧洲委员会)和 FCC(美国联邦通信委员会)的认证,并通过了冲击、振动和温度稳定性的验证测试,从而用户无需担心其可靠性。
NEON-2000-JT2 系列针对各种 AI 机器视觉应用都进行了专门的优化,包括产品分类和缺陷检测。凌华科技目前可以接受概念验证(PoC, Proof of Concept)的需求,如有兴趣可点击此处索取报价。
关键字:凌华科技 机器视觉 智能相机 边缘计算
引用地址:
凌华科技发布一体化AI智能相机,简化AI机器视觉应用的部署
推荐阅读最新更新时间:2024-11-13 11:25
机器视觉检测的应用实例
为了适应如今这个发展越来越快的社会,机器视觉检测技术是必不可少的。而且机器视觉检测在工业自动化生产过程中成为了一种重要角色,尤其是针对一些大规模的生产企业,通过机器视觉来替代传统人工目测的检测方式,识别产品缺陷,并且实时对产品生产质量数据进行监测,减少次品生产,确保产品质量稳定性提高市场竞争力。 机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉。同时,在大批量重复性工业生产过程中,用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。 机器视觉检测分类: 1、按照检测功能可划分:定位、缺陷检测、计数/遗漏检
[嵌入式]
机器视觉和机器人的关系 机器视觉+机器人的结合应用
和自动化的进步,正在帮助制造企业更好地利用自主移动、等技术的发展,改善其物流和仓储运营。
根据2021年tney Bowes包裹运输指数显示,2020年全球共运输了1310亿个包裹。全球疫情和不断增长的商务行业加速了这一趋势,预计到2026年这一数字将增加一倍以上。随着在线零售量的大幅增加,自动化物流、仓库和运输过程的需求已成为当务之急。
包装测量、质量检查、条形码读取、字符识别/光学字符验证(OCR/OCV)和材料处理优化(目前许多公司都是手动进行的),是运输业价值链的关键部分,有助于实现自动化。
“物流、仓储和航运组织正在努力加快运营速度。但提速意味着准确性和精确性至关重要,因为没有时间来处理错误。
[机器人]
凌华科技推出支持第六代Intel®Core™处理器AmITX-SL-G嵌入式主板
2016年5月5日,北京讯。 全球智能云计算服务平台、网关、嵌入式计算机及行业应用平台供应商 凌华科技日前推出最新的mini-ITX嵌入式主板AmITX-SL-G。AmITX-SL-G搭配高性能、低功耗的第六代Intel Core i7/i5/i3处理器,遵循Form,Fit,Function(规格、搭配和功能)的设计原则,非常适合可扩展嵌入式系统的开发,并大幅缩减产品上市时间。 AmITX-SL-G为Mini-ITX规格的嵌入式主板,并且采用目前业界最流行的产品规格搭配:第六代Intel Core i7/i5/i3处理器和Intel Q170/H110芯片组。AmITX-SL-G为入门级的小尺寸嵌入式主板,其更快的处
[嵌入式]
华为安防更名华为机器视觉,将开启一个新时代
每个时代,都有主角,若一个企业的率先发声最终成为大众共识,那就开启了一个全新时代。 2020 是新十年开头之年,或将开启一个新的时代。这个时代下,拥抱数字化转型,迈向智能世界,正在描绘出万物感知、万物互联、万物智能的美妙图景。2020 年 2 月 25 日这个时间节点,毫无征兆下,华为安防官宣:从“华为安防”更名为“华为机器视觉”。一句简单发声,却激起千层浪,引发行业诸多猜想。那华为此举,意欲何为,带来那些改变,更名后战略方向和做安防的决心如何?都是焦点所在。 从华为安防到机器视觉,因何更名? 业界猜测华为此举有诸多声音:品牌传播,冲出赛道,拓展资源,去安防化,跳出安防,获得公司更多层面支持等。千人千面,这些都不无道理。但
[嵌入式]
3D机器视觉主流的四种技术路线
✓ 预计到2025 年全球3D 视觉感知市场规模达到150 亿美元,年复合增长率(CAGR)达 20%
✓ 发源于,3D视觉技术快速迭代。
1)3D视觉感知技术最早被用于工业领域的测量和扫描。在技术刚刚诞生时,主要被用于工业设备和零部件的三维测量、物体和材料的微小形变测量等。在多家的积极推广下,3D视觉感知技术快速发展,在过去10 年内初步实现了从工业往领域延申的变革。
2)3D视觉目前主要有四种技术路线:激光三角测量、结构光、飞行时间(ToF)、多目视觉等是 3D 视觉目前主要的几种技术路线。几种技术路线的不同之处主要在于发射光获取数据的方式不同。
✓ 应用领域持续拓展,打开3D 视觉广
[机器人]
简述机器视觉在交通中的应用
随着技术的发展,机器视觉技术在交通各领域都发挥着越来越重要,而且应用广泛。下面成都西旺小编为您讲解机器视觉在交通中的应用: 一、应用于视频检测 视频检测是交通信息采集和交通事件检测领域较新的技术,是一种融合视频图像处理、模式识别及数据通信等多项技术为一体的计算机视频监测技术。它的目标就是用数字图像处理和计算机视觉技术,通过分析交通图像序列来对车辆、行人等交通目标的运动进行检测、定位、识别和跟踪,并对目标的交通行为进行分析、理解和判断,从而完成各种交通流数据的采集、交通事件的检测,并尽快进行相应处理。此检测的准确性主要取决于目标物的准确获取。首先对获取的原始图片进行预处理,去除原图片的干扰噪声,保留有用信息;其次进行
[嵌入式]
机器视觉中摄像机标定的目的是什么
摄像机标定的目的:三维重建 空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的,这些几何模型参数就是摄像机参数,为了得到这些参数而进行的实验与计算的过程称为摄像机标定。 在标定过程中通常要利用数学方法对从数字图像中获得的数据进行处理。通过这些数学处理,可以得到摄像机的内部和外部参数。 一、成像几何模型 1.世界坐标系 2.摄像机坐标系 3.图像坐标系 M1只与摄像机内部结构有关,称为摄像机内部参数;M2只与摄像机相对于世界坐标系的方位有关,称为摄像机外部参数;X为空间点在世界坐标系下的齐次坐标,M为矩阵,称为透视变换矩阵。 4.空间点与像点的非线性关系分析 由于摄像机的光学
[嵌入式]
索尼下调2014财年数码相机和智能手机销售目标
北京时间5月22日下午消息,索尼公司周三下调了2014财年数码相机以及智能手机和平板电脑的销售额目标。 该公司表示,目前预计截至2015年3月的2014财年数码相机销售额为1.3万亿日元(约合127亿美元),低于此前预期的1.5万亿日元。 该公司还将2014财年智能手机和平板电脑的销售额目标从此前的1.8万亿日元下调至1.5万亿日元。 索尼预计截至明年3月的本财年智能手机销量将增长25%以上,至4200万部。该公司正与中国的华为及中兴,以及韩国的LG电子争夺苹果和三星之后的全球第三大智能手机制造商地位。(羽箭)
[手机便携]