Image Acquisition Toolbox

Erfassen von Bildern und Videos mit Hardware gemäß Industriestandard

Haben Sie noch Fragen? Kontaktieren Sie den Vertrieb.

Die Image Acquisition Toolbox bietet Funktionen und Blöcke für den Anschluss von Kameras an MATLAB und Simulink. Dazu gehört eine MATLAB-App, mit der sich Hardware-Eigenschaften interaktiv erkennen und konfigurieren lassen. Entsprechender MATLAB Programmcode kann generiert werden, um die Datenerfassung in künftigen Sitzungen zu automatisieren. Die Toolbox bietet verschiedene Erfassungsmodi, z. B. In-the-Loop-Verarbeitung, Hardware-Triggerung, Hintergrunderfassung und Synchronisierung der Erfassung über mehrere Geräte hinweg.

Die Image Acquisition Toolbox unterstützt alle wichtigen Standards und Hardware-Anbieter, einschließlich USB3 Vision, GigE Vision^® und GenICam™ GenTL. Sie können sowohl an Bildverarbeitungskameras und Framegrabber als auch an wissenschaftliche und industrielle Geräte der Spitzenklasse angeschlossen werden.

Was ist die Image Acquisition Toolbox?

Logos von GenICam GenTL und GigE Vision Imaging Standards.

Bildgebungsstandards

Die Image Acquisition Toolbox unterstützt die wichtigsten Bildverarbeitungsstandards, einschließlich GenICam GenTL, GigE Vision und UVC (USB Video Class/OS Generic Video Interface auf Windows, Mac und Linux) über physische Schnittstellen wie USB2, USB3, CoaXPress,, IEEE1394 DCAM/IIDC – FireWire, Camera Link und PCIe.

Bilderfassung mit GigE-Vision-Kameras mit MATLAB (53:39)

Dokumentation | Beispiele

Die Point-Grey-Kamera wird als Beispiel für die von der Image Acquisition Toolbox unterstützte Hardware gezeigt.

Hardware zur Bildgebung

Stellen Sie eine Verbindung zu einer Vielzahl von wissenschaftlichen und industriellen Kameras, Flächenkameras, Zeilenkameras, USB3 Vision-Kameras, USB-Webcams, Framegrabbern, Kinect und SDKs von Hardware-Anbietern her. Es werden verschiedene Arten von Bildern erfasst, z. B. Bilder mit hohem Dynamikbereich (HDR), optische Bilder, Tiefenbilder, Polarisationsbilder, Bilder im thermischen Infrarot und im kurzwelligen Infrarot (SWIR).

Hardware-Unterstützung mit der Image Acquisition Toolbox

Dokumentation | Beispiele

Klassifizierung von normalen und anomalen Pillen aus Live-Bildern mithilfe der Image Acquisition Toolbox.

Optische Inspektion

Entwickeln, verifizieren und validieren Sie Algorithmen für optische Inspektionsanwendungen mithilfe von Live-Bildern und Videos von echter Hardware.

Miba AG entwickelt KI-gestütztes Qualitäts-Inspektionssystem

Dokumentation | Beispiele

Screenshot der Image Acquisition Explorer-App mit der Vorschau eines Videostreams.

App zur Bild- und Videoerfassung

Mit der Image Acquisition Explorer-App lassen sich Bild- und Videodaten verbinden, in der Vorschau anzeigen, konfigurieren und erfassen. Erstellen Sie mithilfe des App Designer individuelle Anwendungen. Stellen Sie individuelle Apps mit dem MATLAB Compiler bereit, um sie auf Systemen ohne MATLAB auszuführen.

Übersicht zum Image Acquisition Explorer

Dokumentation | Beispiele

Screenshot von 10 Bildern einer Sanduhr mit herabrieselndem Sand, gemittelt über die Zeit, zur Veranschaulichung der Verwendung von Rückrufen, Auslösern und Protokollierungsfunktionen.

Auslösen und Anpassen der Erfassung

Lösen Sie die Video- und Bilderfassung durch interne oder externe Ereignisse und Quellen aus. Verwenden Sie ereignisbasierte Rückrufe, um die Verarbeitung als Reaktion auf Ereignisse durchzuführen. Integrieren Sie Rückruffunktionen in reaktionsschnelle, individuelle Apps. Erfassen und verarbeiten Sie fortlaufend Video- und Bilddaten im Hintergrund mit praktischen Protokollierungsfunktionen.

Die zeitliche Mittelung von Bildern

Dokumentation | Beispiele

Simulink-Blöcke mit Live-Videoerfassung für ein Barcode-Erkennungssystem.

Entwicklung von Bildgebungssystemen und Codegenerierung

Erfassen Sie Daten aus Live-Videos und Bildern in Simulink-Modellen, um bildgebende Systeme zu entwickeln. Die Generierung von C- und C++ Code aus MATLAB und Simulink wird für Desktop-Hosts zur Erfassung von Live-Bildern und Videos unterstützt.

Barcode-Erkennung mit Live-Videoerfassung

Dokumentation | Beispiele

GUI-Analysetool zur Erfassung und Verarbeitung von Hyperspektralbildern zur Messung der Sauerstoffsättigung.

Medizinische Bildgebung

Erfassen, analysieren und visualisieren Sie medizinische Bilder und entwickeln Sie Bildgebungsalgorithmen für ein breites Spektrum von Medizinprodukten.

Die University of Nottingham und AstraZeneca Research and Development in Charnwood beschleunigen die klinische Forschung an entzündungshemmenden Medikamenten

Beispiele

Wissenschaftliche Bildgebung

Schließen Sie wissenschaftliche Kameras an, um Bilder zu erfassen und wissenschaftliche Studien in den Bereichen Astrofotografie, Neurowissenschaften und Mikroskopie durchzuführen, z. B. astronomische Phänomene, Neuroimaging und KI-gestützte Mikroskopie.

Bildverarbeitung mit KI-gestütztem Tool für die Lichtscheiben-Mikroskopie

Blogs

Lawrence Livermore gelingt Fusionszündung mit MATLAB

Anwendungen in der Automobilbranche und Industrie

Erfassen von Bildern und Videos zur Verwendung mit Algorithmen für Sensorfusion, LiDAR, Machine Learning und Deep Learning. Verbesserung von Entscheidungsprozessen und Entwicklung von bildverarbeitungsbasierten Anwendungen wie Wartungssysteme und moderne Fahrerassistenzsysteme (ADAS).

Albatroz Engineering entwickelt automatisiertes Echtzeit-Inspektionssystem für Stromleitungen

Beispiele

Produktressourcen:

Dokumentation Beispiele Videos Technische Artikel Funktionen Blöcke Hardware-Unterstützung Anforderungen Versionshinweise

Die Universität von Nottingham und AstraZeneca Forschung und Entwicklung in Charnwood beschleunigen die klinische Forschung an entzündungshemmenden Medikamenten

„Die Image Acquisition Toolbox ist etwa dreimal schneller als bisherige Methoden [zur Erfassung eines Hyperspektralbildes]. Mit der Image Acquisition Toolbox haben wir außerdem die vollständige Kontrolle über die Kamerahardware, sodass wir bessere Ergebnisse erzielen können, indem wir nur noch jene Regionen und Spektren erfassen, die wir benötigen.“
Paul Rodmell, University of Nottingham

Weitere Anwenderberichte ansehen