显示装置 OS9600/OS9700-CMM

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ASEA BROWN BOVERI XT3SU3225DFFBH0XXX
ASEA BROWN BOVERI 51M2-BCZ5F
ASEA BROWN BOVERI 51M2-ABZ5J 
ASEA BROWN BOVERI 51M2-ACZ5F
ASEA BROWN BOVERI AFN11F2-AE12D 
ASEA BROWN BOVERI 51M2-BBZ5F
ASEA BROWN BOVERI 51M2-ABZ5F
ASEA BROWN BOVERI XT4NQ3250EAAA00XXX 
ASEA BROWN BOVERI XT4NU3250EAAA00XXX 
ASEA BROWN BOVERI XT4NU3250EAAD00XXX
ASEA BROWN BOVERI XT4NU3250EAAB00XXX
ASEA BROWN BOVERI AFN11F1-AT1J9 
ASEA BROWN BOVERI AFN11F1-CS1J9 
ASEA BROWN BOVERI AFN11F1-EV1J9 
ASEA BROWN BOVERI AFN11F1-CR1J9
ASEA BROWN BOVERI KE3CT1200
ASEA BROWN BOVERI AF261B2-CC11T9
ASEA BROWN BOVERI AF261B2-CE2 
ASEA BROWN BOVERI XT4NEN250BFF000XXX 
ASEA BROWN BOVERI AFN11N2-BE1S9 
ASEA BROWN BOVERI XT4NU3150EFFD00XXX
ASEA BROWN BOVERI XT3SU3150AFFD00XXX 
ASEA BROWN BOVERI XT3SU3200AFFD00XXX 
ASEA BROWN BOVERI XT3SQ3150AFFD00XXX 
ASEA BROWN BOVERI XT2SE3080BAA0C0XXX 
ASEA BROWN BOVERI XT4NQ3225EJJB00XXX
ASEA BROWN BOVERI XT4NU3225FJJD00XXX
ASEA BROWN BOVERI XT4NQ3250EJJD00XXX 
ASEA BROWN BOVERI XT2HQ3060FFA00GXXX 
ASEA BROWN BOVERI XT4SQ312FF000XXX 
ASEA BROWN BOVERI XT4SQ3100AFF000XXX
ASEA BROWN BOVERI T7H1000BWA3S0 
ASEA BROWN BOVERI A210-30-00-83 
ASEA BROWN BOVERI TS3L070TAAUKLS4 
ASEA BROWN BOVERI XS4H250MWS4W 
ASEA BROWN BOVERI TS3NQ225TW-4 

 机器视觉发展初级阶段为1990～1998年，期间真正的机器视觉系统市场销售额微乎其微。主要的国际机器视觉厂商还没有进入中国市场。第二阶段1998～2002年定义为机器视觉概念引入期。自从1998年，越来越多的电子和半导体工厂，包括香港和台湾投资的工厂，落户广东和上海。带有机器视觉的整套的生产线和设备被引入中国。直到2010年中国机器视觉市场迎来了爆发式增长。数据显示当年，中国机器视觉市场规模达到8.3亿元，同比增长48.2%，其中智能相机、软件、光源和板卡的增长幅度都达到了50%，工业相机和镜头也保持了40%以上的增幅，皆为2007年以来的高水平。但机器视觉还是存在一些问题的，那么，机器视觉发展至今还存在哪些问题呢?

  1、如何准确、高速(实时)地识别出目标。

  2、稳定性是所有控制系统考虑的问题，对于视觉控制系统，无论是基于位置、基于图像或者混合的视觉伺服方法都面临着如下问题：当初始点远离目标点时，如何系统的稳定性，即增大稳定区域和全局收敛;为了避免伺服失败，如何特征点始终处在视场内。

  3、如何有效地构造和组织出可靠的识别算法，并且顺利地实现。这期待着高速的阵列处理单元，以及算法(如神经网络法、小波变换等算法)的新突破，这样就可以用极少的计算量高度地并行实现功能。

  4、实时性是一个难以解决的重要问题。图像采集速度较低以及图像处理需要较长时间给系统带来明显的时滞，此外视觉信息的引入也明显增大了系统的计算量，例如计算图像雅可比矩阵、估计深度信息等等。图像处理速度是影响视觉系统实时性的主要瓶颈之一。

 机器视觉发展初级阶段为1990～1998年，期间真正的机器视觉系统市场销售额微乎其微。主要的国际机器视觉厂商还没有进入中国市场。第二阶段1998～2002年定义为机器视觉概念引入期。自从1998年，越来越多的电子和半导体工厂，包括香港和台湾投资的工厂，落户广东和上海。带有机器视觉的整套的生产线和设备被引入中国。直到2010年中国机器视觉市场迎来了爆发式增长。数据显示当年，中国机器视觉市场规模达到8.3亿元，同比增长48.2%，其中智能相机、软件、光源和板卡的增长幅度都达到了50%，工业相机和镜头也保持了40%以上的增幅，皆为2007年以来的高水平。但机器视觉还是存在一些问题的，那么，机器视觉发展至今还存在哪些问题呢?

  1、如何准确、高速(实时)地识别出目标。

  2、稳定性是所有控制系统考虑的问题，对于视觉控制系统，无论是基于位置、基于图像或者混合的视觉伺服方法都面临着如下问题：当初始点远离目标点时，如何系统的稳定性，即增大稳定区域和全局收敛;为了避免伺服失败，如何特征点始终处在视场内。

  3、如何有效地构造和组织出可靠的识别算法，并且顺利地实现。这期待着高速的阵列处理单元，以及算法(如神经网络法、小波变换等算法)的新突破，这样就可以用极少的计算量高度地并行实现功能。

  4、实时性是一个难以解决的重要问题。图像采集速度较低以及图像处理需要较长时间给系统带来明显的时滞，此外视觉信息的引入也明显增大了系统的计算量，例如计算图像雅可比矩阵、估计深度信息等等。图像处理速度是影响视觉系统实时性的主要瓶颈之一。