学习中心Vision Campus

我们的Vision Campus可以为您讲解涉及图像处理的所有知识，覆盖从视觉系统的设计、特殊的相机功能到特定行业需要解决的问题等等。

共有70个项目，已显示9个项目：

适用于机器视觉的深度学习视觉系统
借助精确识别复杂图案、自动化决策过程和可靠组件，深度学习视觉技术可提高生产质量，实现无差错的高效生产。
- 深度学习
- 软件
- 视觉系统和组件
适用于机器视觉的机器人接口：概述与实际应用案例
机器人接口是成功融合机器视觉和机器人技术的关键所在。这篇概述介绍了多个接口的对比情况、应用示例和集成技巧，助您实现高效的自动化。
- 机器人
- 接口与标准
- 3D技术
非冷却型SWIR相机的成像质量
如果需要使用不同的曝光时间并满足不同的芯片温度要求，是否有必要采用带热电冷却（半导体制冷）设计的TEC SenSWIR芯片？将SenSWIR技术与我们的外部冷却方案和相机功能相结合，即可确保获得出色的成像质量。
- 感光芯片技术
浅析避免色彩伪影及其对帧速率和计算负荷的影响
对于印刷图像检测等应用而言，防止出现色彩伪影至关重要。值得注意的是，避免色彩误差的出现可能会对帧速率和主机系统的计算负荷带来影响。
- 相机技术
图像处理技术中的深度学习
深度学习已成为机器视觉领域的一项关键技术。无论是精巧型边缘视觉方案、功能强大的FPGA系统，还是基于PC的灵活型平台，采用相应的视觉系统都有可能显著提高众多应用的准确性和稳健性。
- 深度学习
CMOS滚动快门相机
滚动快门是一种适用于各种机器视觉应用的曝光技术。面阵相机和线阵相机都可搭载配备滚动快门的CMOS芯片。
- 感光芯片技术
- 相机技术
设置线阵视觉系统的四个重要提示
线阵视觉系统非常适用于检测移动货物或圆柱形物体，或者用于相机本身需要移动的应用场景。在设计这样的系统时，需要特别考虑分辨率、光源和接口等因素。
显微成像中的放大倍率、数值孔径（NA）与分辨率
理解显微成像中放大倍率、数值孔径（NA）与分辨率之间的相互作用。从而设计出符合您需求的更加高性能的视觉系统。
- 视觉系统和组件
- 镜头
- 显微镜
计算机视觉与机器视觉 - 概述与比较
计算机视觉和机器视觉均可帮助各类企业利用工业图像处理技术。欢迎在此处详细了解不同的应用潜力。

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