机器视觉教学实验平台

MV-VS1200机器视觉教学实验平台

参考价: 面议

具体成交价以合同协议为准
2022-04-20 18:00:01
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维视图像数字有限公司北京销售部

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机器视觉教学实验平台VS1200,助力机器视觉教学发展


VS1200,是维视公司为促进机器视觉行业发展,培养更多专业性机器视觉人才,专门推出的一款集教学、科研、应用三位一体的创新型机器视觉教学产品,我公司经过多年在视觉行业的探索,与很多国内院校及科研机构建立了合作,在充分了解大学、科研机构对机器视觉产品需求的同时

详细介绍

 机器视觉教学实验平台VS1200,助力机器视觉教学发展

 

 

机器视觉教学实验平台VS1200,是维视公司为促进机器视觉行业发展,培养更多专业性机器视觉人才,专门推出的一款集教学、科研、应用三位一体的创新型机器视觉教学产品,我公司经过多年在视觉行业的探索,与很多国内院校及科研机构建立了合作,在充分了解大学、科研机构对机器视觉产品需求的同时,我们积极交流,持续沟通,虚心采纳他们在产品上给予我们的意见和建议,经过不断完善,我公司成功推出实用性强,操作简单,性价比高的适合我国本、硕、博阶段机器视觉相关专业的教学平台VS1200,并配套完善的教学指导实验书以及相应的机器视觉教学教材,在我国*较系统的解决了机器视觉产品与教学的完整衔接,理论结合实践,*了机器视觉行业在教学科研系统应用的这一空白,该机器视觉平台推出以后,已成功在高校机器视觉实验室建设及教学中得到应用,获得师生*好评,同时公司也希望能通过这种方式为我国机器视觉行业发展尽一份力。

机器视觉教学实验开发平台--VS1200提供了包括图像测量、检测、定位、跟踪识别等多个图像处理库函数,功能强大,可覆盖工业生产、机器视觉、智能交通、航空航天等众多图像处理应用领域,为您提供完整的机器视觉解决方案

    本机器视觉教学实验开发平台可利用其提供的大量图像处理和机器视觉算法进行二次开发,无需复杂编程,就可搭建自己的机器视觉检测系统,解决现代工业产品生产过程中涉及的各种各样视觉问题。实验平台结构开放,提供扩展接口,也可添加自己的图像处理优异算法。

  本机器视觉教学开发平台提供多种图像处理实验,如图象分割、图象融合、机器学习、图象测量、图象处理、模式识别和人工智能、三维测量、双目立体视觉等实验,培养学生对机器视觉知识的深入理解和掌握,锻炼学生的研究能力,创新思维以及独立解决技术难题的能力。

还可提供大量机器视觉项目应用案例做为实验,为研究和学习提供了方便,通过实验操作,可学习到建立视觉应用系统所需的各种硬件、方法及图像处理技术,同时也对工业自动生产线的产品视觉检测、判定模拟过程有了深入的了解和掌握。

机器视觉教学实验开发平台--VS1200作为一套完整的机器视觉教学实验开发平台和机器视觉解决方案,使用者可利用其配套的工业相机、LED光源、工业镜头、支架、算法软件等搭建自己的视觉处理系统原型,了解图像采集设备等配件的应用和选型,轻松设计、印证和评估自己的视觉系统,特别适合于大学和研究机构开展机器视觉教学和科研工作。

 

    机器视觉教学实验开发平台--VS1200创新实验开发平台优势及配套内容:

1、   配套VS1200机器视觉实验平台的*教学指导委员会规划教材《机器视觉技术及应用》,由高等教育出版社200912月出版,西安交通大学韩九强教授主编。

 

2、 配套《机器视觉技术及应用》教材的教学课件PPT教学实验指导书               

3、 配套机器视觉硬件教学实验平台及创新实验

 

4、 机器视觉教学实验开发平台--VS1200配套XAVIS机器视觉组态软件

5、 机器视觉系统组态实验、          14. 多面积尺寸测量实验

6、 多长度尺寸测量实验、            15. 多圆弧检测实验

7、 焊点缺陷检测实验、              16. 喷码字符识别实验

8、 零件分类识别实验、              17. 开关状态识别实验

9、 血管造影处理实验、              18. 粒子识别统计实验

10、           交通流动态跟踪实验、        19. 交叉阻挡跟踪实验

11、           算法验证研究性实验、        20. 自命题图像采集实验

12、           自命题零件检测实验、        21. 多光照图像融合实验

13、           篮球目标跟踪实验、          22. 花瓶三维重构实验

14、           耳环与齿轮识别实验、        23. 车牌号码识别实验

15、           多聚焦图像融合实验、        24. 三维重构研究性实验

16、           划痕检测实验、              25. 缺陷检测试验

17、           自命题算法研究实验、        26. 视觉硬件组态实验

 

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