11月3-5日，2020年中國(深圳)機器視覺展暨機器視覺技術及工業應用研討會將在深圳會展中心（寶安新館）隆重舉行。凌云光作為中國機器視覺行業的企業，屆時將攜自主VB系統、VisionBOX工業3D模塊、Teledyne DALSA光纖接口線掃描相機&JAI棱鏡線掃描相機、大面陣相機以及自主優選器件等展示系統亮相本次展會！收獲的十一月，怎么能不來凌云光展位瞧瞧呢？聽說現場還有小游戲活動，各種禮品等你來拿呦~
11.3-5 深圳會展中心（寶安新館）
9館 9E21展位
VB檢測區
VisionBOX是一款可以幫助用戶實現消費電子產品檢測、測量、定位、讀碼功能的機器視覺系統。它可以獨立工位工作，也可以集成在用戶的設備上。它集成了各種功能強大的模塊, 用于完成各類具有挑戰性的任務, 包括圖像捕獲、圖像處理和分析、數據通信和處理外部信號。
▲VisionBOX采用了約40個VisionWare算法工具，超過10個面向應用的綜合類算法，如膠體檢測等，30多個數據處理和運算等多種豐富的機器視覺建模工具，可集成第三方算法庫。
VisionBOX視覺檢測系統繼承了各種功能強大的模塊，擁有功能強大的工具箱，同時支持工作流式的系統流程配置，無需編程經驗即可快速上手，有效地縮短視覺系統的搭建時間，是目前工廠自動化領域的不二選擇！
工業3D區
目前隨著消費電子制造水平和消費者需求的日益增長，傳統的2D平面檢測誤報、漏報率高，檢測效率底下。工業3D檢測技術，能夠解決2D檢測無法解決的組件高度測量問題。越來越多的客戶要求對產品的3D尺寸進行全檢；在Bin-Pick等機器人與機器視覺相結合的應用中，3D掃描技術成為標準解決方案。如何快速響應迅速崛起的3D檢測市場，已成為機器視覺行業的焦點。
凌云光自主開發的VisionBOX工業3D模塊，可以實現高精度3D點云數據采集，緊湊一體化的外觀設計，易裝易用易維護。其高可靠性可廣泛運用于沖擊、陽光干擾、電磁干擾等嚴苛環境。
▲VisionBOX工業3D模塊操作界面。圖為線掃描式3D掃描儀捕捉畫面。
▲圖為面掃描式3D掃描儀捕捉畫面。
線陣掃描區
檢測領域Teledyne DALSA相機家族重量級產品，Linea ML系列高速COMS 16K光纖接口相機將亮相凌云光展臺。DALSA公司該系列光纖接口相機依舊支持黑白、彩色兩種版本，并且在100kHz×3高速的運行情況下，其圖像的分辨率可高達16K。
▲Linea ML系列光纖接口線掃描相機
普通貝爾濾波相機通過顏色馬賽克，象征性的記錄了部分光子，然后通過算法把缺失的一部分顏色“猜出來”。這樣做，即可以實現彩色的需要，又可以成本很低。在對顏色要求很高的應用比如紡織行業中，顏色靠猜的方式顯然不靈了，這時候你就需要能提供真彩色的棱鏡相機了。
▲LT-400-CL棱鏡線掃描相機
丹麥JAI公司旗下LT-400-CL是高性能棱鏡式工業RGB彩色線陣掃描相機，具有RGB三個單獨的感光芯片，可以同時捕獲紅色、綠色和藍色光線。利用先進的棱鏡技術，可以為對于顏色精度有著苛刻要求的應用提供合適的性能和精度。
大面陣專區
凌云光攜IIUNIS 71M相機以及IMPERX 6500萬相機亮相本次展會。Illunis 7100萬制冷相機，采用CMOSIS CHR7100芯片，增加TEC制冷芯片，可熱冷卻至 5°C，非常適合LCD/OLED檢測中長時間曝光條件（超過1s以上），即獲得大分辨率圖像又可抑制熱噪聲，提高圖像靈敏度。已廣泛應用于平板檢測應用。有黑白彩色可選，適用于工業應用、機器視覺、文檔掃描、安全行業等領域。
▲ILLUNIS 7100萬面陣相機
IMPERX 65M相機采用GPIXEL GMAX3265全局快門式CMOS傳感器，相機分辨率為9344 x 7000，并且提供每秒34.7幀的四路CXP-6同軸電纜輸出。該相機具有較好的魯棒性，且穩定性強、寬溫等特點使其在戶外以及惡劣工作下可以正常工作，可適合于多種多樣且要求苛刻的應用。
▲IMPERX 6500萬面陣相機
紅外相機展示區
凌云光本次展示的器件還有—短波紅外線掃系列相機，相機采用性能優異的 InGaAs 探測器， 使用*的圖像處理算法和電路設計， 使得相機環境適應性強、性能穩定、 細節分辨率強、 噪聲低、 動態范圍寬，圖像平滑、均勻。特別適用于光伏行業、工業檢測、食品檢測和一般用途機器視覺行業。
優選器件區
凌云光優選器件，基于24年機器視覺行業經驗，從眾多芯片中優選產品提供從0.3M-20M的全小面陣產品線相機，幫助用戶打造出高品質、高可靠性、高性價比的機器視覺系統。
甄選相機、鏡頭、線纜到光源及光源控制器，每一步都為用戶想的更多。嚴格把關每一個參數，每一步工藝，力求幫用戶提供優質的選擇。
看到這里，相信視友們一定對凌云光在展會上展示的系統充滿了期待！那我們就說好，11月3-5日，VC深圳展會見嘍~展會觀眾預報名可掃描下方二維碼：
