工控视频搜索

7、检测应用—（应对高速&高精度检测）: 随着对品质要求的提升，相机的分辨率亦越来越高。为配合设备的运行速度，必须对高分辨率图像进行高速处理，因此在图像输入时间上做了大幅改善。即使增加连接的相机台数、图像分辨率高，也能借助高速图像输入大幅缩短单位生产时间。利用新技术将使用频率高的搜索算法的处理速度提升至原先的9倍。此外，即使存在干扰光、重叠、反光、缺失等拍照条件下也能不降低速度地进行稳定搜索对象物。稳定性大幅提升。使用高分辨率相机需要处理的数据量多，因此不仅是图像输入时间其数据传输时间也是瓶颈。使用FH控制器凭借图像传输总线的“高速化”和“多线化”，可实现实时传输高分辨率相机或多台相机的大容量图像。现今，可利用FH在不延长处理时间的前提下实现以往由于优先速度而舍弃的高精度测量。

2014/1/14
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6、检测应用—（应对边缘检测）: 随着对品质要求的提升，相机的分辨率亦越来越高。为配合设备的运行速度，必须对高分辨率图像进行高速处理，因此在图像输入时间上做了大幅改善。即使增加连接的相机台数、图像分辨率高，也能借助高速图像输入大幅缩短单位生产时间。利用新技术将使用频率高的搜索算法的处理速度提升至原先的9倍。此外，即使存在干扰光、重叠、反光、缺失等拍照条件下也能不降低速度地进行稳定搜索对象物。稳定性大幅提升。使用高分辨率相机需要处理的数据量多，因此不仅是图像输入时间其数据传输时间也是瓶颈。使用FH控制器凭借图像传输总线的“高速化”和“多线化”，可实现实时传输高分辨率相机或多台相机的大容量图像。现今，可利用FH在不延长处理时间的前提下实现以往由于优先速度而舍弃的高精度测量。

2014/1/7
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5、检测应用—（应对位置&角度变化检测）: 随着对品质要求的提升，相机的分辨率亦越来越高。为配合设备的运行速度，必须对高分辨率图像进行高速处理，因此在图像输入时间上做了大幅改善。即使增加连接的相机台数、图像分辨率高，也能借助高速图像输入大幅缩短单位生产时间。利用新技术将使用频率高的搜索算法的处理速度提升至原先的9倍。此外，即使存在干扰光、重叠、反光、缺失等拍照条件下也能不降低速度地进行稳定搜索对象物。稳定性大幅提升。使用高分辨率相机需要处理的数据量多，因此不仅是图像输入时间其数据传输时间也是瓶颈。使用FH控制器凭借图像传输总线的“高速化”和“多线化”，可实现实时传输高分辨率相机或多台相机的大容量图像。现今，可利用FH在不延长处理时间的前提下实现以往由于优先速度而舍弃的高精度测量。

2014/1/3
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4、使用FH检测的5个步骤: 随着对品质要求的提升，相机的分辨率亦越来越高。为配合设备的运行速度，必须对高分辨率图像进行高速处理，因此在图像输入时间上做了大幅改善。即使增加连接的相机台数、图像分辨率高，也能借助高速图像输入大幅缩短单位生产时间。利用新技术将使用频率高的搜索算法的处理速度提升至原先的9倍。此外，即使存在干扰光、重叠、反光、缺失等拍照条件下也能不降低速度地进行稳定搜索对象物。稳定性大幅提升。使用高分辨率相机需要处理的数据量多，因此不仅是图像输入时间其数据传输时间也是瓶颈。使用FH控制器凭借图像传输总线的“高速化”和“多线化”，可实现实时传输高分辨率相机或多台相机的大容量图像。现今，可利用FH在不延长处理时间的前提下实现以往由于优先速度而舍弃的高精度测量。

2013/12/31
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3、FH与外围设备的信号交换功能介绍: 随着对品质要求的提升，相机的分辨率亦越来越高。为配合设备的运行速度，必须对高分辨率图像进行高速处理，因此在图像输入时间上做了大幅改善。即使增加连接的相机台数、图像分辨率高，也能借助高速图像输入大幅缩短单位生产时间。利用新技术将使用频率高的搜索算法的处理速度提升至原先的9倍。此外，即使存在干扰光、重叠、反光、缺失等拍照条件下也能不降低速度地进行稳定搜索对象物。稳定性大幅提升。使用高分辨率相机需要处理的数据量多，因此不仅是图像输入时间其数据传输时间也是瓶颈。使用FH控制器凭借图像传输总线的“高速化”和“多线化”，可实现实时传输高分辨率相机或多台相机的大容量图像。现今，可利用FH在不延长处理时间的前提下实现以往由于优先速度而舍弃的高精度测量。

2013/12/31
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2、如何选配FH产品: 随着对品质要求的提升，相机的分辨率亦越来越高。为配合设备的运行速度，必须对高分辨率图像进行高速处理，因此在图像输入时间上做了大幅改善。即使增加连接的相机台数、图像分辨率高，也能借助高速图像输入大幅缩短单位生产时间。利用新技术将使用频率高的搜索算法的处理速度提升至原先的9倍。此外，即使存在干扰光、重叠、反光、缺失等拍照条件下也能不降低速度地进行稳定搜索对象物。稳定性大幅提升。使用高分辨率相机需要处理的数据量多，因此不仅是图像输入时间其数据传输时间也是瓶颈。使用FH控制器凭借图像传输总线的“高速化”和“多线化”，可实现实时传输高分辨率相机或多台相机的大容量图像。现今，可利用FH在不延长处理时间的前提下实现以往由于优先速度而舍弃的高精度测量。

2013/12/30
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山洋电气推出 AC伺服驱动器-gongkong《行业快讯》2013年第17期(总第82期)

山洋电气推出 AC伺服驱动器-gongkong《行业快讯》2013年第17期(总第82期): 搭载EtherCAT接口的高性能AC伺服控制器ADVANCED MODEL是山洋电气公司推出的功能更好性能更佳的新产品。输入电压AC200V，AC100V的型号，产品阵容内增已加了DC48V的型号。适用于贴片机、半导体制造装置、加工机械！

2013/12/17
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第十章：最优线性预测与滤波的基本方法（5）: 最优线性预测与滤波的基本方程 12.1 维纳滤波 12.2 卡尔曼滤波问题的提法 12.3 离散系统卡尔曼最优预测基本方程的推导 12.4 离散系统卡尔曼最优滤波基本方程的推导 12.5 连续系统卡尔曼滤波基本方程的推导 12.6 系统噪声与观测噪声相关的卡尔曼滤波 12.7 具有输入信号的卡尔曼滤波 12.8 有色噪声情况下的卡尔曼滤波 12.9 滤波的稳定性概念和滤波的发散问题 12.10 卡尔曼滤波应用实例在四十年代初，维纳提出最优线性滤波，称为维纳滤波。这是在信号和干扰都表示为有理谱密度的情况下，找出最优滤波器，使得实际输出与希望输出之间的均方误差最小。维纳滤波问题的关键是导出维纳-霍夫方程，解这一积分方程可得最优滤波器的脉冲过渡函数，从脉冲过渡函数可得滤波器的传递函数。通常，解维纳-霍夫积分方程是很困难的，即使对少数情况能得到解析解，但在工程上往往难以实现。特别对于非平稳过程，维纳滤波问题变得更为复杂。在1960年左右，卡尔曼提出了在数学结构上比较简单的最优线性滤波方法，实质上这是一种数据处理方法。维纳滤波属于整段滤波，即把整个一段时间内所获得的测量数据存储起来，然后同时处理全部数据，估计出系统状态。卡尔曼滤波是递推滤波，由递推方程随时间给出新的状态估计。因此对计算机来说，卡尔曼滤波的计算量和存储量大为减少，从而比较容易满足实时计算的要求。因而卡尔曼滤波在工程实践中迅速得到广泛应用。

2013/10/22
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CogniGame_用意念控制游戏: CogniGame_用意念控制游戏!从拨号盘发展到按键电话，直至带触摸屏的智能电话——电子设备的操作越来越简单，也越发地用户友好。您可告诉手机它该呼叫哪一位，告诉车内导航系统该往哪儿开，您还可以用声音打开电视机或用手势调暗起居室中的灯光。今天，触摸、感觉、语言或者肢体动作已成为设备操控中密不可分的组成部分。然而，这一切还不够。实现思维控制的软件解决方案在费斯托开发的“CogniGame”游戏中，借助思维进行控制成为可能。CogniGame对1970年代一款著名的视频游戏做出了全新的诠释。不同的是，现在是在真实的游戏场对抗：需要两个玩家、一个球和两根直线轴。直线轴移动球拍，在挡住球的同时将球击回。此时，一个玩家使用操纵杆移动他的球拍，另一个借助脑机接口（BCI）单纯靠意念力控制直线轴。 “和脑电描记术一样，脑机接口通过安在头上的电极测量头部表面的电压波动。”项目经理纳蒂内•凯尔歇（Nadine Kärcher）女士解释说，“借助由费斯托开发的软件 CogniWare，可通过脑机接口在大脑和硬件之间建立一种连接，此时用户不需使用语言或输入设备就能操作。来自脑机接口的信号通过软件处理后向硬件——也就是球拍，发出指令。”通过测量所谓的μ节奏，实现脑机接口的操作。μ节奏是脑电波的图型显示，它产生于运动感知皮层中。当人们运动自己的肢体或只是纯粹想象自己在运动，就会出现μ节奏。要使直线轴向左移动，只需想象左手的移动就足够了。CPX/MPA 阀岛实现了两条直线轴的精确控制。更快、更直接、更简单作为下一代人机交互界面，脑机接口在工业领域中的应用是可想而知的。由于人机互动的重要性在生产中日益增加，费斯托的仿生学习网络因此通过CogniGame游戏演示了这一全新的操控方案。尽管设备设计的复杂性不断增加，用户和硬件之间的接口却必须越来越简单。在生产领域中蕴藏着对新操控方案的需求，使用这种方案，人类能更快、更直接且更简单地与技术进行交流：从操纵杆解决方案到语音输入，乃至未来也许能通过思维控制生产过程。

2013/10/14
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第十章：最优线性预测与滤波的基本方法（3）: 最优线性预测与滤波的基本方程 12.1 维纳滤波 12.2 卡尔曼滤波问题的提法 12.3 离散系统卡尔曼最优预测基本方程的推导 12.4 离散系统卡尔曼最优滤波基本方程的推导 12.5 连续系统卡尔曼滤波基本方程的推导 12.6 系统噪声与观测噪声相关的卡尔曼滤波 12.7 具有输入信号的卡尔曼滤波 12.8 有色噪声情况下的卡尔曼滤波 12.9 滤波的稳定性概念和滤波的发散问题 12.10 卡尔曼滤波应用实例在四十年代初，维纳提出最优线性滤波，称为维纳滤波。这是在信号和干扰都表示为有理谱密度的情况下，找出最优滤波器，使得实际输出与希望输出之间的均方误差最小。维纳滤波问题的关键是导出维纳-霍夫方程，解这一积分方程可得最优滤波器的脉冲过渡函数，从脉冲过渡函数可得滤波器的传递函数。通常，解维纳-霍夫积分方程是很困难的，即使对少数情况能得到解析解，但在工程上往往难以实现。特别对于非平稳过程，维纳滤波问题变得更为复杂。在1960年左右，卡尔曼提出了在数学结构上比较简单的最优线性滤波方法，实质上这是一种数据处理方法。维纳滤波属于整段滤波，即把整个一段时间内所获得的测量数据存储起来，然后同时处理全部数据，估计出系统状态。卡尔曼滤波是递推滤波，由递推方程随时间给出新的状态估计。因此对计算机来说，卡尔曼滤波的计算量和存储量大为减少，从而比较容易满足实时计算的要求。因而卡尔曼滤波在工程实践中迅速得到广泛应用。

2013/9/24
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