Image Acquisition Toolbox

 

Image Acquisition Toolbox

Erfassen von Bildern, Videos und LiDAR-Punktwolken mit Hardware gemäß Industriestandard

Die Image Acquisition Toolbox™ bietet Funktionen und Blöcke, mit denen Sie Kameras und LiDAR-Sensoren mit MATLAB® und Simulink® verbinden können. Sie umfasst eine MATLAB-App, mit der Sie Hardwareeigenschaften interaktiv erkennen und konfigurieren können. Dann können Sie entsprechenden MATLAB-Code generieren, um die Erfassung in zukünftigen Sitzungen zu automatisieren. Die Toolbox ermöglicht Erfassungsmodi wie die In-the-Loop-Verarbeitung, die Hardwaretriggerung, die Erfassung im Hintergrund und die Synchronisierung der Erfassung für mehrere Geräte.

Die Image Acquisition Toolbox unterstützt alle wichtigen Standards und Hardwareanbieter, einschließlich USB3 Vision, GigE Vision® und GenICam™ GenTL. Sie ermöglicht die Herstellung von Verbindungen mit Velodyne LiDAR®-Sensoren, Machine-Vision-Kameras und Framegrabbern sowie hochwertigen wissenschaftlichen und industriellen Geräten.

App für die Bild- und Videoerfassung

Untersuchen, konfigurieren und erfassen Sie Bilddaten mit dem Image Acquisition Tool.

Gerätekonfiguration

Wählen Sie ein Gerät aus, und legen Sie Erfassungsparameter fest, wie Frames pro Trigger, Farbraum, Bereich von Interesse und gerätespezifische Eigenschaften.

Bild- und Videoprotokollierung

Sehen Sie sich Bilder in einer Vorschau an, erfassen Sie Bilder und exportieren Sie die erfassten Daten in eine MAT-Datei, in den MATLAB-Workspace, in VideoWriter oder an ein anderes Ziel.

Vorschau, Erfassung und Export Ihrer Bilder.

Automatisiertes Fahren

Erfassen Sie Bilder und LiDAR-Punktwolken zur Verwendung mit Sensorfusion-, Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen. Entwickeln Sie ADAS-Systeme (Fahrerassistenzsysteme) etwa für die Fußgängererkennung, die Spurhaltung und Ausweichmanöver.

Erfassung von Velodyne LiDAR-Sensoren

Erfassen Sie Live-Punktwolken von Velodyne LiDAR-Sensoren, visualisieren Sie sie in MATLAB und entwickeln Sie LiDAR-Sensoranwendungen.

Von einem Velodyne Puck-Sensor erfasste Punktwolke.

Bildverarbeitungsbasierte ADAS-Systeme

Erfassen Sie Bilder und Videos für die semantische Segmentierung und für andere Machine-Learning-Techniken, um ADAS-Systeme zu entwickeln und zu testen.

Industrielle Bildverarbeitung

Entwerfen Sie Industriesysteme, die bildverarbeitungsbasierte Inspektionen zur Überwachung und Analyse umsetzen.

Automatische Inspektion

Automatisieren Sie Inspektionssysteme, indem Sie direkt in MATLAB Bilder erfassen und verarbeiten, Daten synchronisieren und Ergebnisse visualisieren.

Wissenschaftliche Bildverarbeitung

Stellen Sie Verbindungen mit wissenschaftlichen Kameras her, um Bilder zu erfassen, wissenschaftliche Studien durchzuführen und Bildverarbeitungsalgorithmen zu entwickeln.

Augmented-Reality-Projektion der Durchblutung in Echtzeit.

Überwachung der synaptischen Übertragung im Zeitverlauf.

Entwurf von Bildverarbeitungssystemen

Erfassen Sie Bilder und Videos direkt von Ihrem Gerät, um sie für den Entwurf von Bildverarbeitungssystemen zu verwenden.

Simulink-Blöcke und -Codegenerierung

Lesen Sie Live-Videodaten in Simulink-Modelle ein und generieren Sie Code für die Integration in Bildverarbeitungssysteme.

Von FLIR entwickelter FPGA-Thermografiefilter.

Bildverarbeitungshardware

Stellen Sie Verbindungen mit optischen Kameras, Tiefenkameras, Infrarotkameras, Stereokameras, Röntgendetektoren, 3D-Laserlinien-Profilscannern und anderen Geräten her.

Optische Kameras

Erfassen Sie optische Bilder mit Kameras und Framegrabbern von zahlreichen kommerziellen Geräteherstellern, wie FLIR/Point Grey, Baumer, Basler, Allied Vision und vielen anderen.

Hardwareunterstützung der Image Acquisition Toolbox.

Wärmebildkameras

Erfassen und analysieren Sie thermografische Bilder von Infrarotkameras.

Bildverarbeitungsstandards

Verwenden Sie die Image Acquisition Toolbox mit üblichen Schnittstellenstandards.

GenICam GenTL

Erfassen Sie Bilder von einer Reihe unterschiedlicher GenICam GenTL-konformer Kameras mit Schnittstellen nach USB3 Vision, GigE Vision und DCAM/IIDC (IEEE® 1394).

Unterstützung von GenICam GenTL.

GigE Vision

Erfassen Sie Bilder von GigE Vision-Kameras über eine Schnittstelle, die GigE-spezifische Funktionalität unterstützt.

Camera Link

Erfassen Sie Bilder von Camera Link®-Framegrabbern und von Kameras von einer Reihe unterschiedlicher Hersteller. Streamen Sie Daten von Geräten wie Zeilenkameras und industriellen Machine-Vision-Sensoren in MATLAB und Simulink.

Unterstützung von Camera Link.

Anpassungen von Triggerung und Erfassung

Passen Sie Ihre Erfassung so an, dass sie bei einem spezifischen Ereignis ausgeführt wird. Erfassen Sie Frames in hoher Geschwindigkeit und führen Sie asynchrone Erfassungen durch.

Trigger

Nutzen Sie ein internes oder externes Ereignis oder eine interne oder externe Quelle als Trigger für die Erfassung.

Durch Durchschnittsbildung mehrerer Frames pro Trigger erstellte Bilder.

Apps, Callbacks und Ereignisse

Verwenden Sie Ereignis-Callbacks, um eine Verarbeitung als Reaktion auf Ereignisse durchzuführen. Integrieren Sie Callback-Funktionen in interaktive, benutzerdefinierte Apps. Sie können Ihre Apps mit MATLAB Compiler™ zur Ausführung auf Systemen bereitstellen, auf denen MATLAB nicht installiert ist.

Benutzerdefinierte App mit Anzeige eines Live-Histogramms.

Erfassung im Hintergrund

Erfassen und verarbeiten Sie Bilddaten kontinuierlich im Hintergrund.

Protokollieren von Daten im Arbeitsspeicher.

Neue Funktionen

Unterstützung von Velodyne LiDAR

Streamen Sie Live-LiDAR-Punktwolken in MATLAB oder auf Datenträger.

Unterstützung von FLIR Spinnaker

Erfassen Sie Bilder und Videos von Kameras, die FLIR Spinnaker unterstützt.

Hamamatsu-Kameras

ORCA-Flash4.0-Kameras werden unterstützt. 

Details zu diesen Merkmalen und den zugehörigen Funktionen finden Sie in den Versionshinweisen.

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