IDS Imaging Development Systems GmbH se présentera à Enova Lyon sur le stand A25,  avec de nouvelles caméras, des innovations et des démonstrations passionnantes, notamment la nouvelle famille GigE uEye SE avec le IDS Software Suite et maintenant aussi avec GigE Vision, les caméras USB 3.1 Gen 1 avec Power Delivery ainsi que des solutions de traitement des images avec des cartes intégrées.

Des modèles flambant neufs de caméras GigE Vision avec capteurs Sony Pregius CMOS

Nos familles de caméras SE et FA s'agrandissent ! Les nouveaux modèles GigE Vision sont proposés en version polyvalente pour les caméras SE et en version ultra-robuste pour les caméras FA. Leurs fonctionnalités les prédestinent dans les applications professionnelles : haute sensibilité pour la Microscopie, faible bruit pour les Sciences de la Vie et grande vitesse pour la capture d’objets en déplacement rapide.

Les modèles avec grand capteur CMOS IMX304 12MP 1.1“ ou capteur CMOS IMX267 8.9 MP 1” de Sony délivrent des images très fines, claires et sans bruit. Leur haute-résolution et leur dynamique remarquable sont inégalées. Ils sont utilisés, de préférence, dans la surveillance du trafic automobile et dans les technologies médicales ou de mesure.

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Module de vision embarquée

Développement de prototypes avec l’interface uEye Python et Open CV.

La vision industrielle classique continue d’évoluer très rapidement vers la vision embarquée. Cependant, la création d’un appareil de vision embarquée peut être très gourmande en temps et en argent. Rien que dans le cadre de vos propres développements, vous perdez beaucoup de temps, entre autres, avant de voir les premiers résultats.

Il existe aujourd’hui une série de composants standard intégrés adaptés qui facilite les premiers tests. Ces composants associés à des solutions logicielles adéquates permettent d’arriver très rapidement aux premiers résultats de la future application de vision.

Notre astuce technique montre en quelques étapes claires comment réaliser une application de vision embarquée simple avec une caméra uEye et un Raspberry Pi 3.

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