27. Juni 2013 | Anwendungsbeispiel, HALCON

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.

Roboter greifen Automobil–Bauteile aus Kisten ohne jegliche Vorsortierung, wobei unterschiedliche objektabhängige Greifwerkzeuge genutzt werden. Lichtschnittverfahren (der Sensor wird auch vom Roboter bewegt) und HALCON 3D–Vision–Algorithmen werden eingesetzt. Nachdem ein Teil gegriffen wurde, wird es anschließend geordnet abgesetzt.

Video

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Veröffentlicht am: 27. Juni 2013

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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

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

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Anwendungsbeispiel

Shape-Based Matching

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Tutorial

HALCON

Deep OCR Datensätze einfach labeln mit DLT 22.06

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Feature-Präsentation

Deep Learning Tool

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Anwendungsbeispiel

MERLIC

Wie viele Personen sind in einem Gebäude?

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Anwendungsbeispiel

HALCON

Smart Labeling mit dem MVTec Deep Learning Tool

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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

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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

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Tutorial

HALCON

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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.

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Tutorial

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Anwendungsbeispiel

Embedded Vision

HALCON

MERLIC

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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

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Anwendungsbeispiel

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

Feature-Präsentation

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

Tutorial

HALCON

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

Tutorial

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Was ist MERLIC?

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Feature-Präsentation

MERLIC

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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.

Feature-Präsentation

Deep Learning

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

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

Intelligente Kamera D3 mit HALCON Embedded

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

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[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