The Imaging Source 官方网志

全新偏振相机亮相: 2019 AOI 论坛与展览

发布于 2019年10月14日

The Imaging Source 映美精相机 于2019年10月3日 出席参加由自动光学检测设备联盟所主办的AOI 论坛与展览,每年以国立交通大学为主办场地,结合业界系统整合商、零件供货商以及研究人员前来参展及参观。今年,全新5.1 百万偏振相机首次在展场亮相,成为展示焦点,吸引许多参观者前来摊位询问。

<strong>工业相机搭载Polarsens™ 感光组件</strong>,现场清楚呈现透明物体的应力。

Polarsens™ 全局快门CMOS 感光组件利用许多材质固有的偏振特性来可视化材料应力及表面刮痕。现场展示清楚呈现出此感光组件的片上四向(0°, 45°, 90°, 135°)滤镜能透过AoLP(线性偏振角)及HSV(色相、饱和度、明度) 色彩映射可视化透明塑料物体中的材料应力。目前提供 USB 3.0(帧速率达75 fps)或 GigE(帧速率达24 fps) 接口,此新系列相机能可视化材料应力、表面刮痕及减少眩光、强化边缘检测和改善对比度。

5MP偏振相机: 工业成像新利器

发布于 2019年9月27日

Sony Polarsens™ 5.1百万全局快门CMOS感光组件(IMX250MZR/IMX250MYR)能捕捉标准黑白及彩色感光组件无法获取的影像数据。The Imaging Source 映美精相机全新USB 3.0GigE偏振相机搭载偏振技术,使用四向奈米线(0°, 45°, 90°, 135°)微偏振器,置于每个2x2 像素数组 (计算单位) 前,以捕获多向偏振光影像。

Sony 偏振感光组件结构图

许多材质如塑料、玻璃、金属及液体都会呈现固有的偏振特性,导致自然光照下的影像呈现眩光及影像伪影/退化并限制系统效率。

自然光下的透明物体产生的影像数据通常极为有限。

此系列感光组件的偏振滤镜利用这项性质可视化各个材料应力及表面刮痕,同时也减少不必要的眩光,强化边缘检测或改善对比度。

DZK 33UX250相机呈现影像 (装备Polarsens感光组件)(左): 以AoLP(线性偏振角)影像数据及HSV(色相、饱和度、明度)色彩映射呈现塑料的残余应力。以DoLP (线性偏振度)影像数据来为瑕疵及存在检测减少眩光及增进对比。

自然光照下黑色花岗金字塔整体呈现低劣的对比度(左)。DoLP (线性偏振度)影像数据增加对比(中);AoLP(线性偏振角)影像数据及HSV(色相、饱和度、明度)色彩映射(右)(自DZK33UX250)增加影像数据,可进行有效的分割。

片上的四向偏振: 用户可以隔离特定通道以进行其他图像处理。

此系列5.1百万相机提供黑白及彩色两种选择,搭配GigE接口 (帧速率达24fps)或较快的USB 3.0接口(帧速率达75fps)。更多关于此款感光组件的技术信息及参考应用,请参阅我们的白皮书

人工智能革命: 无标记姿态撷取技术颠覆影片录像

发布于 2019年8月9日

哪些神经回路驱动适应运动行为? 这些行为在神经编码中又如何表现呢? 哈佛大学罗兰研究中心(The Rowland Institute)马蒂斯实验室Mathis Lab研究人员透过脑/行为互动研究,揭示了这些问题的答案。 由马蒂斯Mackenzie Mathis博士所领导的团队「[目的]在于了解神经回路对于适应性运动行为所产生的影响」。 其研究的挑战在于将特定的行为与特定脑部活动相连结。以老鼠作为研究个体,这些科学家们使用The Imaging Source DMK 37BUX287相机进行高速录像,结合实验室自行开发的开源软件工具DeepLabCut所写成的机器学习算法,来追踪老鼠的行为事件及相应其脑部活动。

马蒂斯实验室(Mathis Lab)的研究人员藉由机器学习工具及光遗传学原理,了解神经回路对于适应性运动行为的影响。 <i>照片来源: Cassandra Klos</i>

就本质上,研究人员必须能够精确且全面地追踪老鼠的行为并提供定量数据,来描述动物的动态。 马蒂斯博士表示:「我们想了解动物们如何适应环境,而观察牠们的运动行为是一个很好的开始,以阐释大脑如何达成这些任务。 因此,研究计划的第一步就是在动物学习新任务时对其进行观察。」 其团队借重 DMK 37BUX287所构成的多相机影像追踪系统。他们的研究个体行动相当快速,马蒂斯博士接着表示:「…老鼠能够在大约200毫秒内快速地触及并抓取物体,因此我们必须采用高帧速率且优质分辨率的相机。」

影片录像是有效记录动物行为的一种方法,然而撷取姿态(即多个身体部位的几何构型) ,多年来一直是研究人员的一项难题。 在人体研究领域中,先进的动态捕捉可透过标记来追踪关节和四肢动作。 然而,基于种种因素,运用于研究动物体上,这种方法却不切实际。 也就是说,至今,人们仍然使用手动数字元录像方式来追踪动物行为 (即以人工方式逐帧编码标注影片) - 这种劳力密集的过程往往导致结果不够精确,且额外增加了数百甚或数千小时的研究时间。

近期,<strong>DeepLabCut</strong>装备两台<strong>DMK 37 BUX287相机</strong>以捕捉高速录像,并藉由其影像帧数进行无标记3D姿态撷取。 <i>影像来源: Cassandra Klos</i>

为了自动撷取研究个体的姿态,马蒂斯博士团队开发了DeepLabCut: 一套开源软件,由用户自定义身体部位的无标记姿态估算。根据(人体)姿态估计算法DeeperCut,研究人员使用基于深度卷积神经网络(CNN)的算法,专门针对此项任务进行训练。根据《Nature Neuroscience自然神经科学》期刊中所发表的一篇论文,作者表述该团队藉由「调整预训练过的模块运用至新的任务上[....过程经由] 即被称为迁移学习(transfer learning)的现象。」而得以显著地减少所必要的训练数据的数据量。 DeepLabCut编程库具稳健性且高效率,即使是相对少量的图像(约200),「其算法亦能达到极佳的追踪表现。」许多科学家们皆赞誉此软件套件是一项颠覆传统、完全崭新的发展。 马蒂斯实验室也使用了The Imaging Source 的IC Capture并增添The Imaging Source相机应用程序camera control API至GitHub。

DeepLabCut 自动追踪及标记(红、白、蓝点)老鼠的动态。 影像来源: Mackenzie Mathis

机器视觉技术论坛:立即注册

发布于 2019年7月18日

10月8日是第四届 STEMMER IMAGING 机器视觉技术论坛的开幕日。 预计有40家领导品牌机器视觉制造商将在一系列的演示和展会中为新血和专业人士展示最新发展和最先进的技术。 具体而言,与会者可以提升机器视觉专业知识,并与来自七个领域的专家们交流:工业物联网 (IIOT)、嵌入式视觉、3D技术、机器学习、光谱成像、未来趋势和基础知识。 于欧洲五个城市的巡回展示期间,The Imaging Source将展示其最新的嵌入式视觉解决方案,并就FPD Link III的优势发表演说 - 此项技术允许使用长达15米的数据线。

<strong>机器视觉技术论坛:2019欧洲巡回展</strong>示为新血和专业人士提供新兴应用的最新发展。

展会注册已经开始,请点击上方网页链接,了解更多关于五个巡回活动的信息。

2019深圳华南国际自动化展(IAMD)

发布于 2019年7月5日

深圳是中国电子制造枢纽中心(经济产量仅次于上海和北京)为中国南方首屈一指的自动化展览会 - 2019深圳华南国际自动化展(IAMD)所在地。 The Imaging Source映美精相机与其代理商深圳阳光视觉于2019年6月26日至28日联袂参与展会。

2019深圳华南国际自动化展: 透过立体相机系统(DMK 33GX267) 进行高精度定位的演示。

在中国政府支持增进自动化和效率的政策下,使展会重点关注于自动化及其扶持实现技术:机器视觉。The Imaging Source映美精相机 展位现场除了有配备最新USB 3.1 (gen. 1)GigE技术的相机展示外,并以玩具"工厂"仿真动态小型化工厂车间,装设不同特性的相机完成典型的检测和自动化任务。 丰富的展示阵容中还包括立体相机系统,其配备两台DMK 38GX267相机,有如复制用于屏幕应用/贴合的高精度定位系统。

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自1990年成立以来, The Imaging Source 映美精相机成为全球制造工业相机、图象采集卡及视频转换器的领导者之一, 产品系列已广泛地应用于生产自动化、质量检测、物流、医学、科研及安防等领域。

我们全方位的产品系列包括了 USB 3.1USB 3.0USB 2.0GigE 等多元介面的工业相机以及相关机器视觉产品, 皆以创新、高质量及持续满足高性能应用需求而著名。

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