fainstec_sales의 등록된 링크

키자드에 등록된 총 50개의 포스트를 확인하실 수 있습니다.

Naver Blog

전자제어장치 ECU 커넥터 핀 검사 3D 카메라 - AT Technology C6 Compact Sensor

오늘은 전자제어장치 핀 커넥터 검사에 최적화된 Automation Technology사의 3D 스캐너 C6 Compact Sensor 시리즈에 대해 소개해 드리겠습니다. Automation Technology는 독일의 3D 이미징 솔루션 전문 기업으로 20년 이상의 3D 센서 개발 및 산업 적용 경험을 바탕으로하는 글로벌 기업입니다. AT - Automation Technology: 3D Sensors, Smart Infrared Cameras, NDT Systems and Thermography Solutions for Monitoring and Automation - AT - Automation Technology AT - Automation Technology is a manufacturer of 3D sensors, smart infrared cameras and thermography systems for non-destructive testing (NDT) automati

원문보기 내부링크
Naver Blog

PC 최적화 방법

1. Fast Boot 설정 방법 Windows에서 설정 방법 시작 메뉴에서 '전원 및 절전 설정'을 검색해 실행합니다. '추가 전원 설정'을 클릭합니다. '전원 단추 작동 설정'을 클릭합니다. '현재 사용할 수 없는 설정 변경'을 클릭합니다. '빠른 시작 켜기(권장)'을 체크 해제하고 '변경 내용 저장'을 클릭합니다. Bios에서 Fast Boot 설정 방법 ※Bios 진입 및 설정은 메인보드마다 차이가 있기 때문에 참고만 부탁드립니다. 윈도우 진입 전, F2 또는 DEL를 클릭하여 Bios에 진입합니다. (메인보드 제조사 마다 차이가 있음) Boot 메뉴에서 Fast Boot을 Disable로 설정고 Save 후 재부팅 합니다. 2. 전원 관리 설정 윈도우 검색창에 '전원 관리 옵션 선택'을 검색해 실행합니다. 현재 설정을 확인합니다. [고성능]으로 설정되어 있지 않다면, '추가 전원 관리 옵션 표시'를 펼쳐줍니다. [고성능]으로 설정을 진행합니다. '고성능'의 라디오버튼을 클릭

원문보기 내부링크
Naver Blog

산업용 실시간 3D스캐너, 포토네오(Photoneo) MotionCam 3D카메라 소개

오늘 포스팅에서는 포토네오사의 산업용 실시간 3D 스캐너, 모션캠3D(MotionCam3D) 카메라에 대해 소개해 드리겠습니다. 포토네오(Photoneo)는 로보틱스 비전 분야에서 특허 받은 3D 기술을 바탕으로 다양한 해상도와 높은 품질 및 해상도를 갖춘 3D 카메라를 개발 및 제공하는 회사입니다. https://www.photoneo.com/ Machine Vision and Automation Solutions | Photoneo Focused on 3D Next generation of 3D robot vision for flexible automation www.photoneo.com Photoneo MotionCam-3D 포토네오의 MotionCam 3D 스캐너는 설치가 간편하지만 성능은 강력한 산업용 실시간 3D 카메라입니다. MotionCam 3D 스캐너는 포토네오사가 보유한 Parallel Structured Light 특허 기술을 통해 물체가 움직이는 여러 동적 환

원문보기 내부링크
Naver Blog

Photoneo - 간단한 3D 피킹(picking) 어플리케이션을 위한 새로운 방법

Locator Studio - 간단한 3D 피킹(Picking) 어플리케이션을 위한 새로운 방법 평평한 바닥 위의 움직이는 물체를 집는 정도의 간단한 작업을 자동화하고 싶으신가요? 이정도 난이도의 작업을 위한 것이라면 세밀한 경로설정 및 알고리즘까지 갖춘 bin picking solution까지 필요하지 않습니다. 로봇 주위에 높은 벽이나 이동 시 충돌위험 없는 평평한 표면 위에서 물체를 집는 것이라면 최신 3D비젼을 적용한 간단한 솔루션 만으로도 해결할 수 있습니다. 이렇게 간단한 솔루션을 적용하면 더 빠르게 작업할 수 있고, 보정과 설정도 쉬워지고 기능을 단순화 할 수 있는 등의 장점이 있습니다. 자동화된 bin picking은 관련된 복잡성 때문에 매우 어려운 기술적 과제로 여겨집니다. "눈 앞의 성배" (Holy Grail in sight)라고 불리기도 하죠. 우리는 여러분이 가장 까다로워하는 bin picking 어플리케이션을 완벽히 숙달할 수 있도록 심혈을 기울여 강력한

원문보기 내부링크
Naver Blog

단파적외선 SWIR 카메라 퀀텀닷(CQD), InGaAs 소재 비교

머신비전 시장은 사람의 눈을 대체하기 위한 산업 시장으로 이제는 신생 산업이 아닌 거의 모든 생산 현장에서 필수적인 요소로 자리잡았습니다. 세계의 머신 비전 시장은 2022년 135억 4,000만 달러에서 2023년에는 146억 6,000만 달러로, CAGR 8.3%로 확대했습니다. 2027년에는 CAGR 8.9%로 206억 4,000만 달러로 성장할 것으로 예상되고 있습니다. 꾸준한 성장성을 보이는 비전 시장에서 몇 해 전부터는 우리의 눈으로 볼 수 없는 가시광선보다 낮은 에너지를 갖는 단파 적외선 SWIR (Short-wavelength infrared)을 이용한 머신비전 카메라가 그 능력을 인정받아 시장에서 입지를 키워 나가고 있습니다. 퀀텀닷(CQD,Colloidal Quantum Dot) 소재 기반 이미지 센서의 탄생 배경 CQD Image sensor – Emberion SWIR(단파 적외선) 스펙트럼은 1000-2000nm로서, 이 대역의 화합물인 InGaAs 기반의 이

원문보기 내부링크
Naver Blog

eGrabber Studio Recorder 저장 및 확인 방법

레코더 저장 및 확인 방법 1. 레코더를 저장할 경로를 파일 모양 아이콘을 클릭하여 지정합니다. 2. 저장할 레코더 파일의 크기를 지정합니다. (무분별한 PC 저장공간 사용 방지) 3. "Create recorder"를 클릭하여 레코더를 생성합니다. 4. 녹음 버튼(동그라미)을 클릭하여 녹화를 시작 후 이미지를 취득하면 생성한 레코더 파일에 버퍼가 저장됩니다. 5. 녹화를 완료 하면 "Close recorder"를 클릭하여 레코더를 닫습니다. ※레코더 기능을 사용하려면 레코더 라이센스가 필요합니다. 6. 탭 오픈소스 영역에서 + 버튼을 클릭합니다. 7. Sources 목록에서 "Recorder Containers"를 클릭합니다. 8. Recent 목록에서 앞서 생성한 레코더를 선택 후 "Open"을 클릭합니다. 9. Record 스크롤로 저장된 버퍼를 확인할 수 있으며, Range를 설정하여 원하는 버퍼를 .tiff 이미지 및 .mkv 동영상으로 저장이 가능합니다. 10. 저장방법은

원문보기 내부링크
Naver Blog

JAI - 자외선을 활용한 이미징

전자기 스펙트럼에서 자외선의 위치 인간의 눈은 전자기 스펙트럼의 아주 작은 부분만 감지할 수 있습니다. 바로 우리가 빛이라고 부르는 400nm(보라색)~700nm(적색) 사이의 파장입니다. 일부 동물은 이러한 스펙트럼 너머를 볼 수 있습니다. 예를 들어 꿀벌은 눈의 자외선 감각을 사용하여 꽃가루를 감지할 수 있으며, 밤에 적외선을 사용하여 먹이의 체온을 감지하는 동물도 많이 있습니다. 그러나 인간이 가시 스펙트럼을 넘어서는 파장을 감지하기 위해서는 특별히 설계된 카메라와 같은 외부 장치가 필요합니다. 적외선 복사의 형태로 "열 신호"를 캡처하여 사람, 야생 동물 및 기타 물체를 보여주는 "야간 투시" 열화상 카메라 또는 쌍안경 등은 잘 알려져 있습니다. 그러나 10~400nm 사이에 위치한 자외선의 경우, 가시 스펙트럼 너머를 탐지하는 장치가 많지 않기 때문에 그리 익숙하지 않습니다. 눈으로 볼 수 없는 것 탐색하기 카메라는 이미지를 생성하기 위해 "반사 법칙"이라는 기본 물리학 원

원문보기 내부링크
Naver Blog

JAI - 스펙트럼 이미징을 통해 과일 수확량 추정하기

고객의 목표는 과수원을 스캔하여 과일 수확량 추정하는 것입니다. 녹색 캐노피와 녹색 과일을 구분하기 위해 고유 파장을 사용하여 과일의 수를 추정합니다. 과제 모든 실외 애플리케이션과 마찬가지로 과수원 환경은 다양한 조명 조건, 많은 그림자, 미광 등으로 인해 일반적인 이미징 시스템, 특히 멀티 스펙트럼 이미징을 활용하기 어렵습니다. 또한 스캔 구조가 복잡하여 짧은 거리에서 큰 타겟을 스캔할 수 있어야 합니다. 일반적으로 높이가 3~4m인 나무의 경우 스캔 거리는 1.5m입니다. 또 다른 문제는 울퉁불퉁한 지면에서 다양한 속도로 작동하는 여러 유형의 농업용 차량에 카메라를 장착해야 하므로 모션 블러를 제거하기 위해 더 높은 프레임 속도가 필요하다는 사실입니다. 솔루션 차량에 탑재된 이미징 시스템을 통해 비디오 스트림 방식으로 멀티 스펙트럼 이미지를 수집합니다. 수집한 이미지에 정교한 이미지 분석과 인공 지능을 적용하여 과수원의 과일 수를 추정합니다. 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해서

원문보기 내부링크
Naver Blog

Photoneo - 검정색 고무재질 및 광택이 나는 물체에 대한 어플리케이션

검정색 고무재질 및 광택이 나는 물체를 3D 스캔 시, 최상의 결과를 얻는 방법 3D 스캐닝의 정확도는 특정 색상과 재질에 영향을 많이 받습니다. 여기에는 특히 까다로운 검은색, 고무 재질, 광택이 나는 재질이 포함됩니다. 까다로운 조건에도 좋은 결과를 얻을 수 있는 방법이 있습니다. 궁금하지 않으신가요? 그 방법을 알려드리기 위해 전문가인 Ivan Zatkuliak씨와 이야기 나눠보았습니다. 많은 고객들은 표면이 까다로운 물체까지 처리할 수 있는 자동화 시스템을 원합니다. 그러기 위해선 로봇이 물체를 인식하고 정확한 X, Y, Z 좌표를 찾기 위한 3D 비전이 장착되어야 합니다. 그래야 정확하게 대상을 탐색하고 선택할 수 있기 때문입니다. 문제는 3D 비전 시스템이 검은색이나 고무 및 광택 재질과 같이 스캔하기 어려운 물체를 스캔해야 할 때 발생합니다. 이러한 색상이나 표면은 3D 스캐닝 프로세스의 난제입니다. 자동차분야 – 비전 가이드 로봇을 이용하여 검은색 고무 타이어를 피킹(

원문보기 내부링크
Naver Blog

JAI - 싱글 라인 스캔 카메라를 통한 가시광선과 SWIR 동시 이미징

디지털카메라 및 이미지 센서 기술의 지속적인 개발과 빠른 데이터 전송 인터페이스 및 첨단 컴퓨터 이미지 처리 알고리즘 덕분에 자동 비전 검사 시스템은 계속해서 더욱 정교하고 효율적으로 성장하고 있습니다. 제조 회사는 이러한 기술 개선을 기반으로 생산 프로세스를 가속하여 제조 효율성과 생산 수율을 향상할 수 있었습니다. 또한 카메라 기술의 발전으로 인해 제조 라인 전체에서 더 뛰어난 품질 검사 루틴이 가능해져 완제품을 더 높은 품질로 생산할 수 있게 되었습니다. 머신 비전 시스템에서 가장 많이 활용되는 이미징 기술은 약 400nm~700nm의 전자기 범위에서 가시광선을 감지하는 컬러 및 흑백 CMOS 센서가 탑재된 산업용 카메라입니다. 그러나 최근 몇 년 동안 머신 비전 업계에서는 약 1050nm~2500nm 사이의 단파 적외선(SWIR)을 감지할 수 있는 InGaAs(인듐/갈륨/비소) 센서 기술이 탑재된 카메라와 같이 가시광선 스펙트럼 외의 광자를 감지할 수 있는 산업용 카메라에 대

원문보기 내부링크
Naver Blog

Photoneo - 수요가 증가하는 산업에서 로봇은 어떻게 도움이 될까요?

[로봇이 증가하는 산업수요에 맞춰 할 수 있는 일] 기술과 IT의 급속한 발전은 다양한 산업에서 무한한 가능성과 기회를 가져다 주었습니다. 특히 로봇은 많은 장점 덕분에 큰 산업과 틈새시장 등 모든 규모의 산업에서 활용되고 있습니다. 수요가 증가된 산업에서 로봇이 도움이 되는 7가지 이유는 다음과 같습니다. #1 비용 절감 무엇보다 로봇은 운영 비용과 자본 비용 모두를 줄이는 데 도움이 됩니다. 로봇 자동화는 근로자가 직접 작업하는 것 보다 훨씬 낮은 비용이 듭니다. 이렇게 로봇은 기업의 직,간접 비용을 줄일 수 있게 해주어 시장에서 더 많은 경쟁력을 얻게 합니다. 예를 들어, 로봇을 사용하면 조명이나 난방의 에너지 비용을 줄이는데 도움이 됩니다. 특히 특정한 작업을 자동화하면, 직원들이 창의성을 발휘하거나 의사결정 능력이 필요한 더 중요한 작업에 집중할 수 있습니다. 또한 로봇 자동화는 생산성과 효율성 보장을 통해서도 비용절감을 가져옵니다. Photoneo의 3D비젼과 로봇 인공지

원문보기 내부링크
Naver Blog

Tichawa 센서 vs. 일반 CIS

Tichawa CIS 기술과 일반적인 CIS 기술은 어떻게 다를까요? Tichawa 센서에는 새로운 기능들이 많이 추가되었습니다. 더욱 긴 Working Distance, 굴곡진 제품에 대한 검사 기능, Gapless 센서 기술, 진공 기능 그리고 Shape for Shape 기능 등 이 그것들입니다. Gapless inspection: 긴 센서 라인(최대 4m)은 생산 중에 많은 센서 칩을 정렬해야 합니다. 칩들이 바로 옆에 정렬되면 칩 경계에 틈이 생기고 픽셀이 누락되는 형태로 카메라 이미지에도 영향을 미칩니다. 당사의 센서 칩은 센서 칩 사이에 기계적인 간극이 발생하지 않도록 배열되어 있습니다. 이렇게 하면 간격이 없는 이미지를 얻을 수 있습니다. 최대 16mm 높이의 물체에 대한 3D 검사 가능: 기존 CIS 기술은 짧은 Working distance에서 얕은 심도 (Depth of Field)를 제공합니다. TICHAWA는 VDCIS 기술을 통해 최대 60mm의 Workin

원문보기 내부링크
Naver Blog

Photoneo - 픽 앤 플레이스(Pick & Place) 공정에서 로봇은 어떻게 동작 하는가

최근에는 대부분의 생산 현장에서 많은 종류의 로봇을 볼 수 있습니다. 이러한 로봇들은 수없이 많은 비즈니스에서 생산 공정 전체를 아울러 적용되어지고 있습니다. 픽 앤 플레이스(Pick & Place)는 이러한 로봇 사용 사례 중 하나입니다. 이 작업은 특정 영역에 있는 물체를 사용자가 정의 해 놓은 다른 장소로 이동 시키는 것 입니다. 이 작업을 통해 제품의 생산 공정 속도를 굉장히 빠르게 만들 수 있습니다. 이 블로그 글에서는 Pick & Place에서 로봇이 어떤 역할을 하는지 알아보겠습니다. Pick & Place 로봇이란 무엇인가? Pick & Place 로봇은 물류창고와 생산 공장에서 가장 많이 볼 수 있는 산업용 로봇입니다. 이 로봇은 아래의 작업을 통해 공정을 돕습니다. 박스로부터 제품을 꺼내기 제품을 박스에 넣기 제품을 특정 위치에서 다른 위치로 혹은 지정된 저장 공간으로 이동 시키기 로봇 팔(Arm)의 끝단에는 사람의 손과 같이 여러가지 종류의 물체를 집을 수 있는

원문보기 내부링크
Naver Blog

Euresys "eGrabber" 소개

eGrabber Euresys에서 제공하는 이미지 취득 및 녹화 라이브러리를 통칭합니다. 특징 이미지 취득 및 녹화용 툴 세트 CoaXPress 카메라 호환 (Coaxlink 보드 사용시) Camera Link 카메라 호환 (Grablink DUO 보드 사용시) GigE Vision 카메라와 호환 (eGrabber Gigelink 라이브러리 사용시) 하드 드라이브에 녹화 가능 (eGrabber Recorder 라이브러리 사용시) eGrabber는 CoaXPress, Camera Link 및 GigE Vision 카메라를 사용하여 비전 어플리케이션의 개발 및 디버깅을 가능하게 하는 통합 소프트웨어 드라이버, 툴 및 어플리케이션 세트입니다. eGrabber에는 Euresys의 Coaxlink 및 Grablink DUO 프레임 그래버 드라이버, GigE Vision 이미지 취득 라이브러리, 고성능 비디오 녹화 라이브러리, 그리고 사용자 친화적인 평가 및 데모 어플리케이션이 포함되어 있습니

원문보기 내부링크
Naver Blog

SENTECH SWIR 카메라 이미지 취득 예제

1. SWIR Camera 이미지 취득 예 가시광 , SWIR 영역에서의 이미지 비교 (투과로 촬영) 치간 브러쉬 (내부 와이어 확인) , 치석 제거기 (내부의 뾰족한 심부분)의 투과 (850~1,650nm) 치간 브러쉬 (내부 와이어 확인) 폴리에틸렌 내부의 와이어가 제대로 꽂혀있는지 확인이 가능함. 폴리에틸렌은 투과가능한 소재라고 추정됨 . 치석 제거기 (내부의 뾰족한 심부분) 투과되지 않아 내부의 칼날 부분이 확인되지 않음. 치석제거기는 투과되지 않는 소재가 사용 되었다고 추정됨. 반창고 (940~1,650nm) 종이패키지의 문자가 사라져 패키지 내부의 반창고가 확인 가능함. 얇은 종이의 경우 투과 가능, 문자도 색에 따라서는 투과가능하다고 추정됨. 컨넥터 (940~1,650nm) 컨넥터를 투과하여 백색 플라스틱 내부의 선이 누락된 부분을 확인함. 파장을 올릴수록 누락된 부분이 확실하게 보임 쌀과 이물 검사 (940 ~ 1,650nm) 쌀은 검정색으로 다른 이물질은 (플라스틱,

원문보기 내부링크
Naver Blog

3D 스캐너 / 소프트웨어 조합으로 캔음료 검사하기

그림 1: AT 3D센서는 캔 뚜껑의 곡률을 스캔하고 3D 포인트 클라우드 데이터를 생성합니다. (사진제공 AT - Automation Technology) 한 글로벌 음료 제조업체는 음료 충전 및 뚜껑 밀봉 과정에서 발생하는 캔 뚜껑의 곡률 결함으로 인한 공정 중 가동 정지 시간을 줄이고 품질 관리 개선을 위해 캔 압력 검사가 필요했습니다. 이러한 가동 중지 시간을 없애고 공정을 최적화하여 생산량을 늘리기 위해 제조업체는 캔 압력을 검사하는 어플리케이션을 개발하려고 했습니다. 하지만 문제는 3D 스캐너를 사용하여 컨베이어 벨트에서 최대 속도로 이동하고 있는 캔의 압력을 바로 검사하는 것이었습니다. AT – Automation Technology(독일 Bad Oldesloe, www.automationtechnology.de) 및 EVT – Eye Vision Technology (독일 Karlsruhe, www.evt-web.com)는 이와 같은 어플리케이션에 대한 3D 솔루션을

원문보기 내부링크
Naver Blog

JAI, 새로운 8.1 메가픽셀 UV 카메라 출시

안녕하세요 . 화인스텍 마케팅 팀 입니다. 이번에 JaI 사의 8.1메가픽셀 UV 카메라가 출시되어 소개드리려고 합니다. 많은 관심 부탁드립니다! JAI가 고성능 5GBASE-T(5GigE) 인터페이스를 탑재한 새로운 8.1 메가픽셀 UV 고감도 카메라,Go 시리즈 GO-8105M-5GE-UV 모델을 출시했습니다. 향상된 해상도(8.1 메가픽셀 vs. 5 메가픽셀)와 UVA, UVB를 넘어 UVC까지 확장된 더 높은 스펙트럼 감도를 제공하는 이 새로운 카메라는 JAI의 다른 3가지 UV(자외선) 카메라 모델보다 뛰어난 성능을 제공합니다. Sony Pregius S IMX487-AAMJ CMOS 센서를 29 x 29 x 68mm의 소형 폼팩터에 탑재한 GO-8105M-5GE 모델은 5GigE 인터페이스를 통해 초당 최대 66 프레임의 풀 해상도 8.1 메가픽셀 이미지를 생성합니다. 카메라 인터페이스에는 사용 가능한 대역폭에 따라 네트워크 성능 및 호스트 PC에 맞춰 카메라의 출력을 2

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_Library Open eVision 2D 소개

1. 주요기능 Open eVision 은 이미지 처리와 분석을 위한 Software Tool 사용자의 Application 에 통합할 수 있게 설계 Libraries(DLLs), .NET classes 개발 환경에 대해 광범위하게 지원 Libraries 구성 32/64bit libraries : C++/.NET 3rd Part Device Open eVision 은 이미지 획득을 위한 3rd party device를 지원 Host memory 에서 이미지 처리 수행 Supported OS List OS List OS Version Additional Information Windows 8 / 10 (*) 32bit / 64bit - Windows 7 (*) 32bit / 64bit Recommend 6.1.7601 (Windows 7 Service Pack 1) Linux 64bits (x86-64) glibc version greater or equal to 2.18 * 가상 시스

원문보기 내부링크
Naver Blog

BENANO_Firenze Tool 사용 방법

1. 제품 소개 Benano 제품은 Structure Light 방식으로 Phase Shift 기술을 이용하여 높이를 측정합니다. Fringe Pattern 을 타겟에 조사하여 취득 된 이미지로 Point Cloud 및 ZMap으로 변환합니다. 제품에 따라 Camera 및 Projector 개수, 사양이 다릅니다. Product Camera Projector C2100 2 1 UNO 1 1 DUE 2 1 OTTO 1 4 2. Calibration Setting Calibration – Focus Setting 높이를 측정하고자 하는 타겟에 Focus를 편하게 맞추기 위해 가이드라인을 제공하고 있습니다. Focus 맞춘 지점 기준으로 사양서 상 Effective Depth 범위를 측정할 수 있습니다. 상단 메뉴 창에서 Calibrartion 을 선택 후 을 클릭 할 경우 Projector 에서 마름모가 조사됩니다. Z축 이동에 따라 Live View 에서 마름모가 좌, 우로 이동합니다

원문보기 내부링크
Naver Blog

BENANO_DUE_Firenze Tool 사용 방법

1. 제품소개 Benano 제품은 Structure Light 방식으로 Phase Shift 기술을 이용하여 높이를 측정합니다. Fringe Pattern을 타겟에 조사하여 취득 된 이미지로 Point Cloud 및 ZMAP으로 변환 합니다. 제품에 따라 Camera 및 Projector 개수 , 사양이 다릅니다. 2. Calibration Setting Calibration - Focus Setting 높이를 측정하고자 하는 타겟에 Focus를 편하게 맞추기위해 가이드라인을 제공하고 있습니다. Focus 맞춘 지점 기준으로 사양서 상 Effective Depth 범위를 측정할 수 있습니다. Calibration - Focus Setting 상단 메뉴 창에서 Calibration을 선택 후 "Start Focus"를 클릭할 경우 Projector에서 마름모가 조사됩니다. Z축 이동에 따라 Line View에서 마름모가 좌, 우로 이동합니다. 마름모가 잘 보이지 않을 경우 밝기 관련한

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_LIBRARY_Open eVision Emergency License 활성화 방법

1. Emergency License 활성화 방법 Open eVision Library는 1PC 기준 1회당 8일, 총 3회 24일까지 임시 License를 활성화 하여 사용 가능합니다. LicenseManager를 실행합니다. Licenses on PC Platforms를 클릭합니다. 상단의 "Troubleshooting" 버튼을 클릭합니다. 먼저 Remaining emergency activation(s) 로 현재 임시 활성화 가능한 남은 횟수를 확인하여 사용 가능한지 확인합니다. 남은 횟수가 남아 있다면 또는 "Activate Emergency Licese"를 클릭합니다. 해당 창이 발생하면 "예" 버튼을 클릭합니다. 성공할 경우 해당 창이 발생합니다. Remaining emergency activation(s) 횟수가 2회로 줄어든 것을 확인 할 수 있습니다.

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_LIBRARY_Open eVision 실행 시 느린 문제 조치 방법

1. 증상 개발 환경에서 디버그 모드로 동작 시 아래의 메시지가 상당히 많이 출력되면서, 프로그램이 실행되기까지 시간이 오래 소요됩니다. Exception thrown at 0x000007FEFCB1BE0D in xxx.exe: Microsoft C++ exception: FNPNS::TSM::CDoesNotExistException at memory location 0x00000000002686B0 실행 파일의 경우 메시지가 보이진 않지만, 마찬가지로 시간이 오래 소요됩니다. 프로그램 시작 시 Sentinel 내부적으로 License 암호화 인증서의 유효성을 검사하기 때문에, 이 단계에서 시간이 오래 소요됩니다. 해당 문제는 Euresys Open eVision의 문제가 아닌, Sentinel 동작의 문제입니다. Sentinel driver는 SafeNet에서 제공하는 데이터 암호화, 인증, 키 관리를 위한 드라이버입니다. 2. 조치방법 - License 파일제거 Open eVis

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_LIBRARY_Open eVision 프로그래밍 가이드

1. 소개 Open eVision은 이미지 처리와 분석을 위한 Software Tool이며, 이미지 획득을 위한 3’rd party device를 지원합니다. Host memory에서 이미지 처리 수행됩니다. 사용자의 Application에 통합할 수 있게 설계되어 있습니다. Libraries(DLLs), .NET classes 개발 환경에 대해 광범위하게 지원 Libraries 구성 32/64bit libraries : C++ / .NET 참고 문서 사용자가 사용하기 쉽게 HTML Documentation 형태로 제공합니다. C++ / .NET 예제 제공 Open eVision 22.04: https://documentation.euresys.com/Products/OPEN_EVISION/OPEN_EVISION_22_04/ko-kr/Content/00_Home/home.htm 튜토리얼 HTML Documentation에서 알고리즘 별 Step by Step 교육 자료를 제공합니다.

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_LIBRARY_EasyQRCode 파라미터 매뉴얼

1. Read Detection Trade Off 이 설정은 계산 속도와 탐색 방법 신뢰도 간의 균형을 제어합니다. 즉, 검사 속도를 증가시키면 신뢰도가 낮아지고, 검사 속도를 낮추면 신뢰도가 높아지는 관계입니다. 수동으로 설정이 필요한 경우 ‘Custom Trade Off’를 해제하여 사용합니다. Unreliable QRCode 신뢰도가 낮은 결과물을 표시하는 옵션입니다. Results 디코딩된 결과를 모델(표준), 버전, 레벨, 디코딩된 데이터 스트림 등의 정보를 표시합니다. Stream Parts 및 Display As를 선택하여 각 파트 및 숫자, 영/숫자, 바이트, 한자 등의 정보를 얻을 수 있습니다. 2. Advamced Detection Method Adaptive Threshold : Adaptive Threshold를 기반으로 탐색을 합니다. Gradient : Gradient를 기반으로 탐색을 합니다. Perspective Legacy : 향상된 원근감 모드와 Gr

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_LIBRARY_LineGauge 파라미터 동작 별 설명

1. LineGauge 파라미터 방향성(Transition type) 이미지의 Gray value가 낮음(black)에서 높음(white) 또는 높음에서 낮음 방향성에서 라인을 검출합니다. 후보 선택(Choice) 탐색 영역에는 라인으로 검출할 후보를 선택할 수 있습니다. From Begin: 검출 영역 처음부터 라인을 탐색합니다. From End: 검출 영역 마지막부터 라인을 탐색합니다. Largest Amplitude: 진폭(Amplitude)이 가장 큰 값을 갖는 라인을 탐색합니다. Largest Area: 가장 큰 영역(Area) 값을 갖는 라인을 탐색합니다. Closest: 센터에 가장 가까운 라인을 탐색합니다. ※ Amplitude와 Area는 1차 미분된 그래프의 높이와 영역을 의미합니다. ※ Amplitude와 Area는 1차 미분된 그래프의 높이와 영역을 의미합니다. Threshold 1차 미분된 그래프에 Threshold(임계값)를 적용하여 라인을 검출합니다. Th

원문보기 내부링크
Naver Blog

Euresys Open eVision 30일 라이센스 활성화

1. Open eVision License 실행 시작 메뉴에서 Open eVision License Manaver를 관리자 권한 실행 License on PC Platforms를 클릭 Activate Licenses를 클릭 Specify a single activation ID에 라이센스 키 입력 후 "Next" 버튼 클릭 Company name을 비롯한 정보 입력 후 "Next" 클릭 "Finish" 후 라이센스 확인

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_LIBRARY_EasyOCV 파라미터 매뉴얼

1. Learning Threshold 학습할 이미지의 Threshold 값을 지정합니다. White on Black 어두운 배경에 밝은 문자의 경우 On, 아닐 경우 Off로 설정합니다. Edition Mode Cut Objects : 두 개체가 접촉하는 경우 사이에 검은색 선을 그려 분리합니다.(한 오브젝트를 분리시킬 때 사용합니다.) Repair Objects : 문자 또는 개체가 심하게 손상된 경우 흰색 선을 그려 개선합니다. (서로 다른 오브젝트를 합칠 때 사용합니다.) Area range (각 오브젝트의 Pixel개수가 지정한 값보다 높거나 낮으면 필터링 됩니다.) Minimum 개체 영역의 최소 임계값(Pixel)을 지정합니다. Maximum 개체 영역의 최대 임계값(Pixel)을 지정합니다. Characters building (개체는 드래그를 하여 선택할 수 있습니다.) ① Undo Char(s) : 선택된 개체의 그룹을 해제합니다. ② Form Single Char

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_LIBRARY_EasyOCR2 파라미터 매뉴얼

1.Settings Topology 텍스트의 구조(개수, 간격, 줄)와 텍스트의 문자 유형을 지정합니다. “.” : (점)은 모든 문자(공백 제외)를 나타냅니다. “L”은 알파벳 문자를 나타냅니다. (“Lu”는 대문자 / Ll은 소문자를 나타냅니다.) “N”은 숫자를 나타냅니다. “P”는 구두점 문자를 나타냅니다. (!,#,%,&,(,),*,-,/,:,;,<,>,?,@,[,],\,{,},|,~) “S”는 기호를 나타냅니다. ($,+,-<,>,=,|,~) “\n”은 줄 바꿈을 나타냅니다. “ “(스페이스)는 두 단어 사이의 공백을 나타냅니다. Characters size Character width Max : 문자 인식의 최대 폭(픽셀 수)을 지정합니다. Character width Min : 문자 인식의 최소 폭(픽셀 수)을 지정합니다. Character height : 문자 인식의 최소 높이(픽셀 수)를 지정합니다. Text polarity WhiteOnBlack : 어두운 배경에

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_Library Open eVision 3D 소개

1. 소개 Easy3D : Depth Map, Point Cloud, ZMap 그리고 뷰어 사용을 위한 기초 라이브러리 Easy3DLaserLine : Laser Line 추출을 위한 라이브러리 Easy3DObject : 3D Object를 사용하기 위한 라이브러리 Easy3DMatch : 3D Align 및 Match, Point Cloud Merger를 사용하기 위한 라이브러리 Easy3D Easy3DLaserLine Easy3DObject Easy3DMatch Easy3D O Easy3DLaserLine O O Easy3DObject O O Easy3DMatch O O 3D Bundle O O O O Easy3D Studio 무료로 사용 가능한 3D Studio Laser Line 추출, Depth Map / Point Cloud / ZMap 생성 가능. 2. Easy3D 포인트 클라우드 처리 및 관리 Cropping, Decimating, Fitting and Aligning

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_LIBRARY_EasyMatrixCode 파라미터 매뉴얼

1. Read Grading Compute Grading 체크하여 사용할 경우 Matrix Code의 등급(Grade) 값을 얻을 수 있습니다. Result 디코딩 된 문자열(Code), 논리적인 크기(Logical Size), 수정된 오류 개수(Errors Corrected), 코드에 대한 대비(Contrast), 상하, 좌우 반전 여부(Flipping), 인코딩 유형(Family), GS1 Encoded 값이 표시됩니다. Message Reading에 Error가 발생할 경우 Error에 대한 메시지 출력 2. Learn Symbol Size 사용자가 원하는 Matrix Code의 Symbol 사이즈 선택 학습 가능 Contrast 사용자가 원하는 Matrix Code 위치의 대비 차에 대한 검사 선택 학습 가능 Flipping Flip된 Matrix Code에 대한 검사 여부에 대해 사용자가 선택 학습 가능 Family 사용자가 원하는 Matrix Code의 Version (

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_LIBRARY_EasyObject 파라미터 매뉴얼

1.Encoder Segmentation Method GrayscaleDoubleThreshold : BW8 및 BW16이미지에 적용 가능. a) Black Layer : Threshold값 아래의 회색 값을 갖는 마스크 되지 않은 픽셀이 포함 b) White Layer: Threshold값 보다 크거나 같은 회색 값을 갖는 마스크 되지 않은 픽셀이 포함. c) 5가지 Threshold값 적용방식을 제공 1) 절대(정수 값): 흰색 레이어의 첫 번째 회색 값을 나타내고 조절이 가능. 2) 상대(%): 검정색 레이어에 속한 이미지 픽셀의 비율을 나타내며, 0~1사이 범위의 사용자정의 부동소수 값 3) 최소 잔류(기본값): 소스와 Threshold값 적용 이미지의 이차(quadratic)차이가 최소화가 되도록 자동으로 계산. 4) 최대 엔트로피: Threshold값 적용 결과 이미지의 엔트로피(예: 정보의 양)가 최대화되도록 자동으로 계산 5) Iso-Data: 평균 진회색 값(Thre

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_LIBRARY_EasyOCR 파라미터 매뉴얼

1. Source Image Source Image 학습할 전체 이미지 또는 ROI 영역을 선택합니다. 2. Learn Learn 인식된 문자는 초록색 Bounding Box로 표시됩니다. 표시된 문자를 마우스로 클릭하면 아래의 창이 생성됩니다. Character 학습할 문자를 입력합니다. Class 학습할 문자를 저장할 영역을 선택합니다. 3. Recognition Recognition results 인식된 결과를 보여줍니다. Char 인식된 문자를 표시합니다. (1,2는 후보를 의미합니다.) Err 인식된 문자의 불 일치율을 표시합니다. (1,2는 후보를 의미합니다.) Confid 검출 문자와 패턴 문자의 일치율을 표시합니다. Org X, Y 검사 이미지를 기준으로 좌표 값을 표시합니다. Width, Height 검출된 문자의 가로, 세로 픽셀 수를 표시합니다. 4. Recognition Parameters Characters 인식할 글자의 최대 개수를 설정합니다. Classes

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_LIBRARY Open eVision Deep Learning 소개

1. 소개 딥러닝 (Deep Learning) 데이터 기반 특정 어플리케이션에 맞는 모델 쉬운 유지보수와 업데이트 새로운 이미지로 쉽게 딥 러닝 업데이트 가능 높은 성능 작업자보다 우수한 능률 빠른 어플리케이션 개발 적은 코드로 시간 단축 어플리케이션 Application 적합하지 않은 어플리케이션 측정 어플리케이션 교정(Calibrated) 기반의 정밀 측정 및 정렬 코드 인식 MatrixCode, QR Code, Bar Code, etc. 권장사양 CPU Intel or AMD CPUs GPU NVIDIA GPU GeFoce GTX 900 Series, 1000 Series, RTX 2000/3000 Series 학습용으로는 최소 6GB 이상의 메모리를 권장 SOFTWARE Open eVision 2.17 Widows 32bits (maximum 2GB of memory) or Windows 64bits NVIDIA CUDA Toolkit version v11.1 NVIDIA c

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_LIBRARY_EasyImage 파라미터 매뉴얼

1. Gain / Offset Gain 입력 이미지의 각 픽셀 값 앞 부분에 곱해지는 Normalization Factor입니다. 이미지의 픽셀 값을 Pinput라고 하고, Gain 값을 G라고 했을 때, 출력 픽셀 값 Poutput은 다음의 식을 따릅니다. Offset 입력 이미지의 각 픽셀값 뒷부분에 더해지는 Normalization Factor입니다. 이미지의 픽셀값을 Pinput라고 하고, Gain 값을 G라고 하며, Offset 값을 O라고 했을 때, 출력 픽셀값 Poutput은 다음의 식을 따릅니다. 2. Arithmetic & Logic 원본 이미지와 또 다른 이미지 및 값을 이용하여 연산을 수행하는 부분입니다. 연산의 종류는 다음과 같습니다. Copy Source Image의 픽셀 데이터를 Destination Image로 복사하는 연산입니다. Invert Source Image의 픽셀 데이터에 보수 연산을 취하여 Destination Image로 복사하는 연산입니다.

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_LIBRARY_EasyMatch 파라미터 매뉴얼

1.Learning Minimum Reduced Area Matching을 실행할 Processing 단계를 설정합니다. 권장 값은 64이며, 그 이상/이하의 값을 권하지 않습니다. 값을 줄이게 되면 속도가 빨라지며, 값을 키우면 속도가 느려집니다. 대부분의 경우 64 값이 최적입니다. Advanced Learning 해당 파라미터가 활성화되면, 최적의 Minimum Reduced Area 값을 결정합니다. 다른 파라미터에는 영향을 주지 않습니다. 만약, Minimum Reduced Area 파라미터의 값을 수동으로 변경하면 Advanced Learning은 자동적으로 비활성화 됩니다. Filtering ① Uniform Low-Pass를 사용할 때를 제외한 경우에 사용합니다. ② Low-Pass 이미지가 선명할 때 사용합니다. Pixel Dimensions Pixel의 가로, 세로 비율을 설정합니다. 정사각형이 아닌 방식으로 이미지를 획득한 경우, 픽셀과 이미지의 비율을 등가로 설

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_Library 버퍼 연동 방법(SetImagePtr)

이미지 이미지 구조와 각 용어의 설명 Pointer : 메모리상에 존재하는 이미지 버퍼의 시작 주소. Width : 이미지의 가로 크기. Height : 이미지의 세로 크기. Padding Data : 4byte 정렬을 맞추기 위한 데이터. Buffer Pitch : 패딩(Padding) 데이터를 포함한 전체 가로 크기. 2. Open eVision 이미지 컨테이너 ElmageBW8 8bit grayscale image, 각 픽셀이 1byte로 구성. ElmageBW16 16bit grarscale image, 각 픽셀이 2byte로 구성. ElmageC24 24bit color image, 각 픽셀이 3byte로 구성. ElmageC24A 32bit color image, 각 픽셀이 4byte로 구성. 단, Alpha 정보는 Open eVision에서 사용되지 않습니다. 3. SetImagePtr 함수 이미지 버퍼를 Open eVision 이미지로 연동하기 위해 아래의 함수를 사용

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURSYS_Library Sentinel Driver 재설치 방법

Sentinel Driver 재설치 방법 Open eVision 설치 경로의 Licensing Redistributables 폴더를 오픈 합니다. 기본 설치 경로 : C:\Program Files (x86)\Euresys\Open eVision 2.12 Open eVision 설치 과정에서 "Complete" 로 설치해야 Sentinel Dirver가 설치 됩니다. Sentinel Protection Installer 7.6.0.exe를 우 클릭하여 관리자 권한으로 실행 합니다. 설치가 완료 된 후 PC를 재부팅 하고 Dongle USB를 재연결합니다.

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_LIBRARY_EasyGauge-파라미터-매뉴얼

1. Position Position Center X,Y Gauge 위치의 중심 좌표 입니다. Tolerance Gauge 가 적용될 허용 범위 입니다. Angle Gauege 의 각도 입니다. Length (LineGauge 전용) LineGauge의 길이 입니다. Size X,Y ( RectangleGauge 전용) RectangleGauge의 크기 입니다. Diameter (CircleGauge, WedgeGauge 전용) CircleGauge 혹은 WdgeGauge의 지름 입니다. Amplitude (CircleGauge, WedgeGauge 전용) CircleGauge 혹은 WdgeGauge의 크기이며, 이는 각도로서 정의 됩니다. 만약에 Angle 30 이고 Amplitude가 150이면 다음과 같이 그려집니다. Full Circle (WedgeGauge 전용) Full Circle Gauge가 체크되어 있을 경우 아래의 왼쪽과 같이 원으로 표시됩니다. Breadth (W

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_Neo License 활성화 하는 방법

Neo License 활성화 시작메뉴 -> Euresys Neo License Manager 를 실행합니다. 2. PC에 Neo USB Dongle(empty)를 장착합니다. 3. 을 클릭하여 새로고침 하면 빈 동글이 표시됩니다. 4. 버튼을 클릭하면 라이선스 활성화 창이 나타납니다. 5. 창에는 활성화 할 수 있는 컨테이너가 표시 됩니다. ※ 이 때 PC는 인터넷이 연결되어 있어야 합니다. 6. 활성화 할 컨테이너를 클릭합니다. (해당 메뉴얼에서는 동글) 7. 활성화 키를 입력 후 OK를 클릭합니다. 8. 선택한 컨테이너와 동글키가 맞는지 다시 한번 확인 후 OK를 클릭합니다. 9. 라이센스가 활성화가 되면 동글 하위목록에 등록한 라이센스 이름이 나타납니다.

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_LIBRARY_EasyFind 파라미터 매뉴얼

1. Model Tab Pattern Type Consistent Edges 모델의 Contrast 변환이 뚜렷한 경우, Edge가 비교적 선명할 때 사용합니다. Contrasting Region 모델이 거의 구분하기 어려울 정도로 얇은 요소일 때 사용합니다. Thin Structure 모델의 Edge 또는 Contrast 변환이 불분명할 경우 사용합니다. Light Balance Light Balance는 이미지를 분석하여 Gradient 의 크기에 대한 임계 값 계산 방식을 정의합니다. -1이 될수록 더 많은 Edge Pointts 가 특징점이 되고, 1에 가까울수록 Gradient 크기가 큰 Points 만 특징점으로 고려합니다. Transition Thickness Pattern Type이 Contrasting Region인 경우 조정하는 파라미터 입니다. 아래 그림의 파란색 영역처럼, 변화하는 두께가 존재할 경우 직접 두께를 픽셀 단위로 입력하거나 자동(Auto)으로 설정이

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_LIBRARY_EasyBarCode 파라미터 매뉴얼

1. AutoRead AutoRead Decoded Symbology 이 부분은 어떤 Symbology에 대해서 어떤 결과를 출력하지는지 보여주는 부분 입니다. 해당 예에서는 EAN13 Symbology로 4007066391734 이라는 겨로가가 출력되었습니다. 만약에 다수의 Symbology에 대해서 인식이 될 경우에는 Index는 0 이상의 값을 가질 수 있습니다. 예를들어 Sysmbology Code39의 A 라는 결과는 0의 Index를 가지고 , Symbology Code128의 B라는 결과는 1의 인덱스를 가질 수있습니다. 2. Result Symbology 어떤 Symbology로 인식되었는지를 목록화 해 놓은 부분입니다. Result 각 Symbology에 대해서 어떤 결과가 출력되었는지 목록화 해 놓은 부분입니다. 3. Symbology Standard & Additional 사용할 Symbology를 토글하는 부분입니다. 현재 토글되어 있는 Symbology로 바코

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_LIBRARY_EasyColor 파라미터 매뉴얼

1. Get/Set Component Get Component Color Image 에서 Color System으로 선택된 내용을 가져올 수 있습니다. Source Image (Color) Color 원본 이미지 입니다. Destination Image ( Gray Scale) 결과 이미지 입니다. Color Lookup 이미지를 다른 Color System으로 변환활 경우 사전 계산된 LUT가 필요합니다. 버튼을 클릭하여 LUT를 생성합니다. Bits 및 Interpolation 선택에 따라 보간 정도가 달라집니다. IndexBits 테이블 항목의 수 (LUT의 크기) 입니다. 4bit : 14,739, 5bit = 107,811, 6bit = 823,875 Interpolation Off : 테이블이 픽셀 값에 가장 가까운 항목을 찾습니다. IndexBits 속성의 값과 동일한 정확도를 얻을 수 있고 처리속도가 빠릅니다. On : 테이블은 8개의 인접 항목을 찾아보고 적절한 평균

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_LIBRARY_Deep Learning Studio 사용 방법

1. 기초 용어 설명 기초 용어 ROI(Region Of Interest) 이미지에서 학습할 영역을 표시하는 기능입니다. ROI로 지정하여 학습할 경우, 검사 이미지도 ROI 크기와 동일해야 합니다. Mask 이미지에서 학습에 사용하지 않는 영역을 표시하는 기능입니다. Labeling 이미지에서 검출하고 싶은 부분을 표시하는 기능입니다. 데이터 세트(Dataset) Train: 학습에 사용되는 훈련용 이미지 Validation: 학습 중 모델의 검증에 사용되는 이미지(과적합 방지) Test: 학습 후 모델의 성능을 평가하기 위해서만 사용되는 이미지 데이터 증강(Data augmentation) 원래 데이터 집합의 이미지에 랜덤 변환을 생성하여, 훈련 데이터 세트에 없는 기하학적, 밝기, 노이즈 차이에 대해 강인(robust)하게 만듭니다. 과적합 모델이 학습 데이터를 과하게 학습하여, 학습 데이터 내에서는 분류를 잘 하지만 새로운 데이터 내에서는 성능이 떨어지는 상황을 의미 합니다.

원문보기 내부링크
Naver Blog

LIBRARY_Easy3DObject 사용 가이드

1. Demo Application 소개 소개 Easy3DObject 라이브러리 검토 시 별도의 코드 구현 없이 테스트가 가능합니다. Demo Application에서 객체 추출 가능 여부와 추출된 객체의 항목 별 데이터 확인이 가능합니다. 뷰 구성 Demo Apllication은 Zamp 또는 Point Colud Data를 불러와 실제 Object 결과를 확인할 수 있습니다. 상단 뷰는 ZMap, 하단 뷰는 3D (Point Cloud Data) 뷰를 의미 합니다. 추출된 데이터 확인 Zmap에서 추출된 객체를 선택하면 ZMap 및 3D 뷰에 표시되며, 좌측 하단에 각 항목 별 값을 확인할 수 있습니다. 코드 생성 Help > Generate code snippet... 메뉴를 클릭하면 사용한 동작의 코드 예시가 생성됩니다. Demo Application 위치 Demo Application 샘플 코드는 아래의 경로에 존재합니다. 공용문서 > Euresys > Open eVisio

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_Open eVision & AT C5-CS Sensor 사용 방법

Height Image 연동 및 사용 ZMap 연동 방법 PointCloud 연동 방법 Easy3D Object 사용 ZMap <--> PointCloud Convert ZMap <--> Easy3D Object

원문보기 내부링크
Naver Blog

AT_GigE Sensor Hardware Setup 메뉴얼

AT Sensor 구성품 전체 구성품 AT Sensor M12 GigE Cable M12 17 pin pigtail cable for power. ※ I/O Tool Box, 옵션 제공 2. AT Sensor setup Sensor 보호 스티커 - Camera, Laser 보호 스티커를 제거합니다. - 먼지가 묻었을 경우 Lens Cleaning Tissue 이용하여 닦아냅니다. GigE 및 Power & I/O Port 확인 GigE 및 Power & I/O Port LED - LED 구성 요소 및 출력 형태를 확인합니다. GigE cable 연결 - RJ45 부분을 PC의 LAN Card에 연결합니다. - Male Connector 부분을 Sensor의 GigE Port에 연결합니다. Power & I/O Cable 연결 - Female Connector 부분을 Sensor의 Power & I/O Port 에 연결합니다. - Laser Supply, Trigger 및 Encode

원문보기 내부링크
Naver Blog

AT_GigE 고정 IP 설정 방법

시작 프로그램에서 cxDiscover 프로그램을 실행합니다. 아이콘은 IP 가 맞지 않아 연결이 안 된 상태를 의미합니다. 고정 IP를 설정할 모델을 선택하고, 우측 마우스를 클릭하여 메뉴를 클릭합니다. 우측 그림처럼 Assign persistent IP (Static)을 선택하고 설정할 IP와 Subnet을 입력합니다. 입력을 마치면 버튼을 클릭합니다. 잠시 대기하면 아이콘이 표시됩니다. 해당 아이콘은 연결이 가능한 상태를 의미합니다.

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_GenICam Browser 기본 사용 방법

1. 프로그램 레이아웃 프로그램 UI 레이아웃 툴 바 빛 메뉴 : 영상 취득, 스크립트 로드, 이미지 저장 등의 메뉴 모듈 : 보드 및 카메라 설정을 하기 위한 디바이스 리스트 표시 파라미터 : 연결된 보드와 카메라의 파라미터 값 표시 및 제어 2. Contiunuous 영상 취득 방법 Continuous 영상 취득 카메라를 연결 후 프로그램 실행을 실행 합니다. Devices 모듈에서 CameraModel -> CameraControlMethod를 NC로 설정합니다. Remote Devices 모듈에서 AcquisitionControl -> TriggerMode를 Off로 설정합니다. 상단 메뉴에서 "Start Stream"을 클릭합니다. 3. 이미지 저장하기 이이미 저장 고정 경로 이미지 저장 우측 상단 를 클릭하여 저장경로 설정을 합니다. 이미지의 확장자는 처럼 텍스트를 수정하여 변경이 가능합니다. 저장 경로 설정 후 를 클릭하면 취득된 이미지가 저장됩니다. 지정 경로 이미지

원문보기 내부링크
Naver Blog

EURESYS_LIBRARY_Color Conversion 사용 방법

1. 실행 하기 Open eVision Studio 실행하기 Open eVision을 실행합니다 Bayer Interpolation을 진행할 이미지를 Drag & Drop으로 불러 옵니다. (이미지는 반드시 변환 전 Bayer Pattern이 보이는 Raw Data를 불러오셔야 합니다.) CXP Interface에서 Bater RAW Data 취득 방법. Data Stream의 Bayer Method 설정이 Disable로 되어 있어야 합니다. GenICam Browser Preferences 설정의 Enable Bayer decodin이 UnCheck 되어 있어야 합니다. Easy Color 실행 하기 메뉴 모음에서 Easy Color -> Color Conversion을 실행 합니다. Color Image Buffer 생성하기 Color Conversion Dialog에서 Destination Image의 아이콘을 클릭 합니다. Color를 선택하고, Color Image Buf

원문보기 내부링크
Naver Blog

AT_HDR(High Dynamic Range) 적용 방법

기능 소개 소개 센서의 Dynamic Range 를 증가시키기 위한 기능. 레이저 라인 검출의 정밀도를 높이기 위해 사용. 매우 약하거나 매우 강한 감도 레벨을 동시에 제어하는 기술. <HDR 제어 그래프> Single / Dual / Triple Mode 제공. 시간에 따른 강도를 제어하여 포화를 방지. 어두운 강도는 유지, 밝은 강도는 제한. <Mode에 따른 밝기 변화> 2. 적용 과정 3DExplorer HDR Multi Slope Knee Point Count 를 0으로 설정. 2. Camera Mode 를 3D Maximum Intensity (MAX)를 선택. 3. Data Output channels 의 DC0을 True로 설정. 4. Exposure Time을 1us 으로 설정. 5. 검출 대상 물체의 표면을 스캔. 6. Image View 의 Data Scale 을 1022 ~ 1023 으로 설정하여 포화된 데이터가 존재하는지 확인. <Data Scale> 7. 포

원문보기 내부링크
1