30. Juli 2013 | Anwendungsbeispiel, HALCON

Identifikation von Obst und Gemüse ohne Bar– und Datacode (SBI)

HALCONs Sample-based Identification erkennt tausende Objekte anhand von Farbe oder Textur: ganz ohne Codes. Robust, schnell und für Nicht-Expert:innen leicht nutzbar.

HALCON verfügt über die einzigartige „samplebasierte Identifikation“ (SBI). Mit dieser innovativen Technologie werden tausende vortrainierte Objekte allein an ihren charakteristischen Merkmalen wie Farbe und Textur erkannt. Die Verwendung von Barcodes oder Datacodes ist also überflüssig. Die speziellen Merkmale von SBI sind: SBI kann generell alle möglichen Objekte erkennen, SBI ist äußerst robust, SBI arbeitet sehr schnelle, auch wenn es sich um tausende zu unterscheidende Objekte handelt und SBI bietet eine sehr ausgeprägte Benutzerfreundlichkeit, auch für nicht Experten. Dieses Video zeigt die Arbeitsweise von SBI bei der Erkennung von Obst und Gemüse.

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Veröffentlicht am: 30. Juli 2013

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So kalibrieren Sie Ihr Kamera-Setup erfolgreich mit MVTec HALCON

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Bin Picking Anwendung mit MVTec HALCON steigert die Produktivität

Für einen Kunden aus dem Bereich der Veterinärmedizin entwickelte die Pose Automation GmbH, ein Certified Integration Partner von MVTec, eine maßgeschneiderte Roboterzelle, in der Katheter in eine Verpackungsmaschine einsortiert werden. Die robuste u…

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Qualitätskontrolle mit Deep OCR von MERLIC

Deep OCR ist ein ganzheitlicher, auf Deep Learning basierender Ansatz für OCR. Diese neue Technologie bringt das maschinelle Sehen einen Schritt näher an das menschliche Lesen heran.

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3D Transformation mit MVTec HALCON

In diesem Tutorial zeigen wir, wie wir in MVTec HALCON mit 3D-Transformationen und Posen arbeiten – Objekte bewegen, drehen und zwischen Koordinatensystemen wechseln.

Tutorial

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Automatisierte Inspektion von Zugdächern

Automatisierte Dach-Inspektion bei Zügen: Mit MVTec HALCON verkürzt sich die Kontrolle von Hochgeschwindigkeitszügen von 1,5 Stunden auf nur 10 Minuten – während der Zug fährt!

Anwendungsbeispiel

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Überwachen Sie Ihre Maschinen mit generischen HALCON-Sockets

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Anwendungsbeispiel

HALCON

Intelligente Paprikaernte mit SWEEPER

Der Einsatz von Robotik und Sensortechnik als alternative Lösung macht die Ernteproduktion effizienter und nachhaltiger.

Anwendungsbeispiel

HALCON

Schnelle und leistungsstarke Inspektion von Reiskörnern mit HALCON Embedded

Das japanische Unternehmen Kett Electric Laboratory entwickelt und vertreibt ein automatisiertes Prüfsystem für Reiskörner, das mit MVTec HALCON menschliche Inspektoren übertrifft.

Anwendungsbeispiel

HALCON

Automatische Gasflaschen-Nachprüfanlage

Die Swiss Safety Center AG, Teil eines Kompetenzzentrums für technische Sicherheit und Risikomanagement, bietet ein umfassendes Portfolio für Industrie, Handel und Gewerbe.

Anwendungsbeispiel

HALCON

Ready for take off – HALCON, MERLIC & DLT bringen Sie weiter

In diesem Video zeigen wir, wie wir mit MVTec HALCON und MERLIC selbst ungewöhnliche Aufgaben lösen – von sicherem Landen bis zum schnellen Lesen winziger Texte.

Anwendungsbeispiel

Shape-Based Matching

Bei der Verwendung von shape-based matching gibt es viele Parameter und Einstellungen, die Sie anpassen können, wenn Sie Bilder haben, bei denen die Standardparameter nicht alle Übereinstimmungen finden. Finden Sie heraus wie!

Tutorial

HALCON

Deep OCR Datensätze einfach labeln mit DLT 22.06

Erfahren Sie mehr über die Hauptfunktion des Deep Learning Tools 22.06: Effizientes Labeln von Datensätzen, um HALCONs Deep OCR nachzutrainieren und die Erkennungsrate zu steigern.

Feature-Präsentation

Deep Learning Tool

Qualitätskontrolle optimieren mit MERLIC 5

Fehlerhaft verpackte Toastpackungen führen zu Störungen im Produktionsablauf. Lernen Sie ein Qualitätskontrollsystem kennen, das auf MERLIC basiert.

Anwendungsbeispiel

MERLIC

Wie viele Personen sind in einem Gebäude?

Sie möchten die Personenanzahl zählen, die ein Gebäude betreten und verlassen? Erfahren Sie wie das mit HALCON gelöst wird.

Anwendungsbeispiel

HALCON

Smart Labeling mit dem MVTec Deep Learning Tool

Zeit für eine kurze Kaffeepause? Unser Research Engineer Patrick zeigt Ihnen wie einfach und robust Labeling auch bei nicht-industriellen Objekten funktioniert.

Anwendungsbeispiel

Deep Learning Tool

Mit XLDs in HALCON arbeiten

In diesem Tutorial zeigen wir, wie wir in MVTec HALCON mit XLD-Konturen arbeiten – Linien und Kreissegmente finden, Breiten messen und Geometrien präzise auswerten.

Tutorial

HALCON

Labeln mit dem MVTec Deep Learning Tool

In diesem Tutorial zeigen wir, wie wir mit MVTec HALCON eine Deep-Learning-Instanzsegmentierung aufbauen – inklusive präziser Masken und Bounding Boxes für alle Objekte.

Tutorial

HALCON

Labeln mit dem MVTec Deep Learning Tool

In diesem Tutorial lernen Sie, wie Sie Instanz-Segmentierungs-Daten mit dem MVTec Deep Learning Tool labeln können.

Tutorial

Deep Learning Tool

Mit Dictionaries in HALCON arbeiten

In diesem Tutorial zeigen wir, wie wir in MVTec HALCON Dictionaries erstellen, Werte lesen und schreiben, mit JSON arbeiten und sie in Prozeduren nutzen.

Tutorial

HALCON

Deep OCR mit MVTec MERLIC

In diesem Tutorial zeigen wir, wie wir mit MVTec MERLICs Tool „Text und Zahlen mit Deep Learning lesen“ Deep OCR einsetzen, Ergebnisse visualisieren und die Laufzeit optimieren.

Tutorial

Deep Learning

MERLIC

Generic Shape Matching Workflow – MVTec HALCON

Sehen Sie das Tutorial zum generischen Shape-Matching-Workflow und lernen Sie, wie Sie Shape Matching in MVTec Vision Solutions einrichten und ausführen.

Tutorial

HALCON

Arbeiten mit Tupeln in MVTec HALCON

In diesem Tutorial zeigen wir, wie wir in MVTec HALCON mit Kontroll-Tupeln arbeiten – sie erstellen, auswählen, vergleichen, konvertieren und in HDevelop performant einsetzen.

Tutorial

HALCON

3D Stereo Oberflächenrekonstruktion mit MVTec HALCON

In diesem Tutorial zeigen wir, wie wir mit MVTec HALCON eine 3D-Rekonstruktion im Stereo-Setup durchführen – von Disparitäten über Oberflächenfusion bis zu robusten Punktwolken.

Tutorial

HALCON

Deep Learning-Klassifikation mit MVTec MERLIC

In diesem Tutorial lernen Sie, wie Sie das neue "Classify Image"-Tool von MVTec MERLIC zusammen mit dem Deep Learning Tool nutzen können.

Tutorial

Deep Learning

MERLIC

Deep Learning Anomaly Detection mit MVTec MERLIC

In diesem Tutorial zeigen wir, wie wir mit dem Deep-Learning-Tool „Detect Anomalies“ in MVTec MERLIC Glasflaschen auf lokale Defekte prüfen – mit nur wenigen guten Trainingsbildern.

Tutorial

Deep Learning

MERLIC

Annähernde Hand-Auge-Kalibrierung mit MVTec HALCON (stationäre 3D-Kamera)

In diesem Tutorial zeigen wir, wie wir mit HDevelop und MVTec HALCON eine schnelle Hand-Auge-Kalibrierung zwischen 3D-Sensor und Roboter für Pick-and-Place einrichten.

Tutorial

HALCON

Farming Machinery - Effizienter Pflanzenschutz mit Machine Vision

Wir zeigen, wie Landmaschinen mit MVTec Machine-Vision-Software und multispektralem Bildeinzug Unkraut in Echtzeit erkennen und Herbizid nur dort ausbringen, wo es nötig ist.

Anwendungsbeispiel

Embedded Vision

HALCON

MERLIC

Deep OCR mit MVTec HALCON

Mit Deep OCR bietet MVTec erstmalig einen ganzheitlich Deep-Learning-basierten Ansatz für die optische Zeichenerkennung (OCR).

Feature-Präsentation

Deep Learning

HALCON

Automatisiertes Überwachen und Ernten mit MVTec

Die Automatisierung von Prozessen in Gewächshäusern mithilfe von Bildverarbeitungstechnologien ermöglicht es, die steigende Nachfrage und die Anforderungen an Qualität, Hygiene und Lebensmittelsicherheit besser zu erfüllen.

Anwendungsbeispiel

Deep Learning Tool

Embedded Vision

HALCON

MERLIC

MERLIC feature preview – anomaly detection

In diesem Video zeigen wir, wie MVTec MERLIC mit Deep-Learning-Anomalieerkennung Leiterplatten auf Defekte prüft – mit Gutbildern und ohne Programmierung.

Feature-Präsentation

MERLIC

Bewertung der Druckqualität von Bar- und Datacodes mit MVTec HALCON

In diesem Tutorial lernen Sie, wie Sie die Druckqualität von Bar- und Datacodes mit MVTec HALCON bewerten können.

Tutorial

HALCON

Deep Learning Klassifikation mit dem MVTec Deep Learning Tool

Mit dem MVTec Deep Learning Tool ist es möglich, ein auf Deep Learning basierendes Klassifikationsmodell zu trainieren.

Tutorial

Deep Learning

Deep Learning Tool

Was ist MERLIC?

MERLIC ist eine Bildverarbeitungssoftware, mit der Komplettlösungen schnell zusammengestellt werden können, ohne eine einzige Codezeile zu schreiben.

Feature-Präsentation

MERLIC

Einführung in Bildfilter mit MVTec HALCON

In diesem Tutorial lernen Sie einige der meistverwendeten Filter in MVTec HALCON kennen, wie Filter funktionieren, und für was sie verwendet werden können.

Tutorial

HALCON

Deep-Learning-basierte Anomalieerkennung mit MVTec HALCON

In diesem Tutorial lernen Sie, wie ein auf Deep Learning basierendes Anomalieerkennungs-Modell mit MVTec HALCON trainiert wird.

Tutorial

Deep Learning

HALCON

Barcodes lesen mit MVTec HALCON

In diesem Tutorial zeigen wir, wie wir mit MVTec HALCON Barcodes lesen – von der Nutzung der Standardoperatoren bis zu Tuning, Debugging und HDevelop-Beispielen für anspruchsvolle Codes.

Tutorial

HALCON

HALCONs Deep-Learning-basierte Objektdetektion 1: Einführung & Vorbereitung des Datensatzes

Im ersten Teil der Tutorial-Serie zur HALCON's Objektdetektion lernen Sie, was Objektdetektion ist, und für welche Anwendungen es genutzt werden kann. Dann werfen wir einen Blick auf das erste Programm der HDevelop-Beispiel-Serie zur Objektdetektion.…

Tutorial

HALCON

HALCONs Deep-Learning-basierte Objektdetektion 2: Trainieren eines Modells

Im zweiten Teil der Tutorial-Serie zur HALCON‘s Objektdetektion werden Sie lernen, wie Sie ein Deep Learning-basiertes Objektdetektions-Modell mit MVTec HALCON trainieren können.

Tutorial

HALCON

HALCONs deep-learning-basierte Objektdetektion 3: evaluieren des trainierten Modells

Im dritten Teil der Tutorial-Serie zur HALCONs Objektdetektion werden wir das Deep-Learning-basierte Modell evaluieren, das wir im letzten Video trainiert haben.

Tutorial

HALCON

HALCONs Deep-Learning-basierte Objektdetektion 4: Anwenden des Modells (Inferenz)

In diesem Tutorial nutzen wir in MVTec HALCON ein trainiertes Deep-Learning-Objekterkennungsmodell für die Inferenz und werten die gefundenen Objekte aus.

Tutorial

HALCON

HALCON Deep Learning Grundlagen: Workflow, Daten & Modell

In diesem Tutorial werfen wir einen Blick auf den empfohlenen Deep-Learning-Workflow, wenn Sie mit MVTec HALCON arbeiten.

Tutorial

Deep Learning

HALCON

Anomalieerkennung mit MVTec HALCON

HALCONs deep-learning-basierte Anomalieerkennung ermöglicht es Ihnen, leicht zu prüfen, ob Bilder Abweichungen von bekannten Trainingsdaten enthalten.

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HALCON

Integrieren von HDevelop-Code in eine C#-Anwendung mithilfe des Library Project Exports

Erfahren Sie, wie Sie HDevelop-Prozeduren nahtlos als native C/C++ Funktionen nutzen können. Dieses Tutorial führt Schritt für Schritt durch Export, Kompilierung und Integration des HALCON-Codes.

Tutorial

HALCON

Zeichnen von orientierten Rechtecken mit dem MVTec Deep Learning Tool

Erfahren Sie in diesem Video, wie Sie orientierte Rechtecke mit dem MVTec Deep Learning Tool erstellen.

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Stereo-Kalibrierung mit MVTec HALCON

Mehrkamera-Kalibrierung in HALCON leicht gemacht – Hardwaretipps, Qualitätsprüfung und Punktwolken-Erzeugung.

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Integrieren von HDevelop-Code in eine C++-Anwendung mithilfe des Bibliotheks-Projekt Exports

In diesem Tutorial zeigen wir, wie wir mit HDevEngine HDevelop-Machine-Vision-Code in ein bestehendes Visual-Studio-Projekt integrieren – ohne die Anwendung neu zu kompilieren.

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Kantenunterstützes oberflächenbasiertes 3D-Matching mit MVTec HALCON

Entdecken Sie Surface-Based Matching mit HALCON. Dieses Tutorial zeigt, wie texturierte 3D-Objekte erkannt und ausgerichtet werden.

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Optimieren von 3D-Daten für oberflächenbasiertes Matching mit MVTec HALCON

HALCON 3D-Matching optimieren: Eingabedaten bereinigen und 2D-xyz-Mappings für schnelle, robuste Ergebnisse nutzen.

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Mit HALCON Variable Inspect in Visual Studio Bilder, Regionen und Variablen Ihres Codes sofort anzeigen.

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In diesem Tutorial zeigen wir, wie wir in MVTec HALCON Bilder mit dem Gray Histogram segmentieren, berührende Objekte per Morphologie trennen und Regionen anhand ihrer Merkmale clustern.

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Haltbarkeitsdaten sicher lesen: MERLICs Deep-Learning-Texttool auf Standard-IPC, Kamera und SPS – durchgängig und industrietauglich.

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3D-Ojektverarbeitung mit MVTec HALCON 13 und Nerian SP1

In diesem Tutorial zeigen wir, wie wir mit MVTec HALCON und einem Stereo-Vision-System 3D-Punktwolken erfassen, Objekte segmentieren und einen Zylinder robust erkennen.

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Höchste Performance für Bildverarbeitung und Analyse: HALCON unterstützt Multi-Core, NEON, AVX2 und GPU-Beschleunigung.

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MVTec MERLIC Frontend Designer – interaktives Frontend

Anwendung im MERLIC Backend erstellen, Frontend im MERLIC Designer gestalten: Parameter live anpassen und Kratzer auf Metall erkennen.

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Formbasiertes Matching mit MVTec HALCON: Einführungs-Tutorial

Erfahren Sie, wie Shape-Based Matching mit MVTec HALCON funktioniert. Dieses Einführungstutorial erklärt die Grundlagen und zeigt, wie Objekte auch bei Rotation, Skalierung oder Teilverdecken zuverlässig erkannt werden.

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Formbasiertes Matching mit MVTec HALCON: Resultate bearbeiten, ROIs und Bilder ausrichten

In diesem Tutorial zeigen wir, wie wir in MVTec HALCON Matchergebnisse auswerten, Treffer zählen und Regionen oder Bilder anhand der Fundposition korrekt ausrichten.

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Formbasiertes Matching mit MVTec HALCON: Geschwindigkeit vs. Robustheit, erweiterte Parameter

In diesem Tutorial zeigen wir, wie wir Shape-Based Matching in MVTec HALCON mit erweiterten Parametern robuster und schneller machen – auch bei Unschärfe und Deformationen.

Tutorial

HALCON

Robustes Lesen von Barcodes trotz Überbelichtung und Print Growth - MVTec HALCON 12.0.2

HALCON 12.0.2 liest Codes, die andere nicht erkennen – von verdickten Balken bis verblassten Codes. Dieses Video zeigt die Leistungsfähigkeit des HALCON-Barcodelesers.

Feature-Präsentation

HALCON

MERLIC - easyTouch

Mit easyTouch in MVTec MERLIC zeigen wir, wie wir nur per Mouseover Objekte erkennen, ausrichten, messen und Text lesen – schnell und interaktiv.

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Effektives Aussortieren von Shrimps mit MVTec HALCONient Shrimp Sorting with MVTec HALCON

Echtzeit-Sortierung mit HALCON steigert den Fang und gibt Beifang lebend frei – schnell, präzise, nachhaltig.

Anwendungsbeispiel

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HDevelop Tutorial 03: Visualisierung – MVTec HALCON

Tutorial in MVTec HDevelop: Visualisierung verbessern mit LUTs, Window-Fit, Schrift/Farbe, Konturen und korrektem Koordinatensystem.

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Conveyor Belt Anwendung verwendet MVTec HALCON

In HDevelop entwickeln, auf D3 ausführen: ROI setzen, Form anlernen, Durchmesser messen, Skript speichern. Registrierte Nutzer:innen können HALCON herunterladen.

Anwendungsbeispiel

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HDevelop tutorial 02: variablen – MVTec HALCON

HDevelop-Tutorial von MVTec: ikonische vs. Kontrollvariablen auslesen und nutzen. Tupel und Arrays gezielt einsetzen, um Schleifen zu vermeiden. Beispiel zum Download.

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HDevelop Tutorial 01: GUI und Navigation

HDevelop kompakt: Grafik-, Programm-, Operator- und Variablenfenster plus Debugging mit Programmzähler und Haltepunkten.

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MVTec MERLIC Frontend Designer – Grundlagen

MVTec MERLIC Designer: Erstellen Sie per Drag-and-drop Ihr eigenes Frontend für Machine-Vision-Anwendungen – schnell, interaktiv und individuell anpassbar.

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MVTec HALCON zeigt in HDevelop die Kamerakalibrierung mit Standard-Kalibrierplatte. Ergebnis: präzise Ebenenmessungen in Weltkoordinaten.

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HALCON Beispielprogramme durchsuchen

In diesem Video zeigen wir, wie Sie mit dem HDevelop-Beispielbrowser von MVTec HALCON schnell passende Beispielprogramme nach Anwendung, Branche oder Stichwort finden.

Tutorial

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Lernen Sie MERLIC kennen – die neue Vision-Software-Generation

MERLIC erstellt Bildverarbeitungsanwendungen ohne Programmierung – schnell, zuverlässig und mit bildzentriertem Workflow.

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In diesem Video zeigen wir, wie wir mit MVTec HALCON Machine-Vision-Lösungen entwickeln – vom Live-Bildeinzug über Beispiele bis zum Export in Ihre Anwendung.

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Industrie-Roboter der nächsten Generation NEXTAGE

In diesem Video zeigen wir, wie der kollaborative Roboter NEXTAGE mit MVTec HALCON präzise Bildverarbeitung für flexible Automatisierung in der Produktion nutzt.

Anwendungsbeispiel

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Segmentierung und Analyse von Süßigkeiten und Samenkörnern

In dieser Demo zeigt LinX, wie schnell und robust MVTec HALCON Süßigkeiten und Samen dank leistungsstarker Blob-Analyse segmentiert und analysiert.

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HALCON

Schnelle 3D-Kamerakalibrierung und 3D-Modell-Erstellung

In dieser Demo zeigt Sensor Control, wie mit MVTec HALCON 3D-Kamerakalibrierung und 3D-Modellerstellung für die Robotik in weniger als einer Minute gelingt.

Feature-Präsentation

HALCON

[Translate to German:] pick and place application examples

Drei Anwendungsbeispiele für Pick & Place mit HALCON 3D Vision

Mit HALCON 3D Vision greifen Roboter chaotisch gelagerte Autoteile präzise – dank Sheet-of-Light-Sensorik und intelligenter Werkzeugwahl.

Anwendungsbeispiel

HALCON

[Translate to German:] image d3 vrmagic intelligent camera with halcon embedded

Intelligente Kamera D3 mit HALCON Embedded

HALCON Embedded auf der D3 Smart Camera: Erkennen, messen und analysieren in Echtzeit – intelligente Bildverarbeitung direkt auf dem Gerät.

Anwendungsbeispiel

Embedded Vision

HALCON

Leuze LPS36 & MVTec HALCON 3D–Software beim „Griff in die Kiste“

Mit HALCON und dem LPS36 entsteht eine kosteneffiziente 3D-Lösung – schnell, präzise und ideal für Pick-and-Place-Anwendungen.

Anwendungsbeispiel

HALCON

[Translate to German:] pick and place surface based matching

Bestückung mit HALCONs oberflächenbasiertem 3D–Matching

Robustes Griff-in-die-Kiste schwerer Teile: Sheet-of-Light und HALCON 3D-Matching, 2D-Relokalisierung und Doppelentnahme für die Schweißzuführung.

Anwendungsbeispiel

HALCON