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30.01.2023

TwinCAT Vision: Produktnews von der SPS 2022

Mit TwinCAT Vision hat Beckhoff vor vielen Jahren die erfolgreiche TwinCAT-Welt um die integrierte Bildverarbeitung erweitert. Wie sich die Bildverarbeitungslösung im Laufe der Jahre entwickelt hat und wo diese zum Einsatz kommt, sehen Sie im Video.

Weitere Informationen zu diesem Video

TF700x | TwinCAT 3 GigE Vision Connector

TF700x | TwinCAT 3 GigE Vision Connector

Der TwinCAT 3 GigE Vision Connector bietet die Möglichkeit, GigE-Vision-Kameras direkt in die TwinCAT-Architektur einzubinden. TF700x ist zudem GigE Vision zertifiziert. Die Kameras werden in der gleichen Entwicklungsumgebung wie Feldbus-Komponenten oder Achsen ohne Drittanbietersoftware konfiguriert. Getriggert aus der Echtzeit heraus können Bildaufnahme und SPS bzw. Motion hoch synchronisiert betrieben werden.

TF7020 | TwinCAT 3 Vision Beckhoff Camera Connector

TF7020 | TwinCAT 3 Vision Beckhoff Camera Connector

Der TwinCAT 3 Vision Beckhoff Camera Connector bietet die Möglichkeit, Beckhoff Kameras direkt in die TwinCAT-Architektur einzubinden. Die Kameras werden in der gleichen Entwicklungsumgebung wie Feldbuskomponenten oder Achsen konfiguriert. Getriggert aus der Echtzeit heraus können Bildaufnahme und SPS bzw. Motion hoch synchronisiert betrieben werden.

TF7100 | TwinCAT 3 Vision Base

TF7100 | TwinCAT 3 Vision Base

Das TwinCAT 3 Vision Base liefert eine umfangreiche SPS-Bibliothek mit einer Vielzahl von verschiedenen Funktionen und Algorithmen zur Lösung von Bildverarbeitungsaufgaben, wie algebraische Bildoperationen, Filter, Fourier-Analyse, Farbbildverarbeitung, Segmentierung, Kontur- und Blobanalyse, Ergebnisdarstellung sowie zum Lesen und Schreiben von Kameraparametern. Damit steht nun neben SPS, Motion, Robotik und Messtechnik auch die Bildverarbeitung im TwinCAT-System integriert zur Verfügung.

TF7200 | TwinCAT 3 Vision Matching 2D

TF7200 | TwinCAT 3 Vision Matching 2D

TwinCAT 3 Vision Matching 2D erweitert die Funktionalität TwinCAT Vision um die Möglichkeit, Objekte basierend auf eingelernten Referenzen, Konturen, Merkmalspunkten oder anderen Eigenschaften zu finden und zu vergleichen (Template Matching/Keypoint Detection und Descriptor Matching).

TF7250 | TwinCAT 3 Vision Code Reading

TF7250 | TwinCAT 3 Vision Code Reading

TwinCAT 3 Vision Code Reading enthält Funktionen zum Lesen von verschiedenen 1D- und 2D-Codes. Das ist die Grundlage, um Codeinhalte direkt in der Steuerung in Echtzeit zu prüfen und Produkte im Fertigungsverlauf zu verfolgen. Dadurch entfallen zusätzliche Schnittstellen und Laufzeitverzögerungen bei der Kommunikation zu externen Geräten.

TF7255 | TwinCAT 3 Vision Code Quality

TF7255 | TwinCAT 3 Vision Code Quality

TwinCAT 3 Vision Code Quality enthält Funktionen zur Qualitätsbewertung von verschiedenen 1D- und 2D-Codes. Die Bewertung erfolgt nach den Standards ISO/IEC 15415 und ISO/IEC 15416.

TF7260 | TwinCAT 3 Vision OCR

TF7260 | TwinCAT 3 Vision OCR

TwinCAT 3 Vision OCR enthält Funktionen zur optischen Zeichenerkennung (Optical Character Recognition). Die Funktionen identifizieren Zeichen in einem Bild und geben die erkannte Zeichenkette zurück.

TF7300 | TwinCAT 3 Vision Metrology 2D

TF7300 | TwinCAT 3 Vision Metrology 2D

TwinCAT 3 Vision Metrology 2D bietet verschiedene Möglichkeiten zum subpixelgenauen Detektieren von Kanten, Löchern und Kreisbögen sowie zur Bestimmung von Längen, Abständen, Durchmessern, Winkeln und Koordinaten.

TF7800 | TwinCAT 3 Vision Machine Learning

TF7800 | TwinCAT 3 Vision Machine Learning

TwinCAT 3 Vision Machine Learning bietet eine integrierte Lösung für Maschinelles Lernen (ML) für Vision-spezifische Anwendungsfälle. Sowohl das Training als auch die Ausführung der Machine-Learning-Modelle erfolgen in der Echtzeit. Mithilfe dieser Modelle können komplexe Datenanalysen automatisch gelernt werden. Damit lassen sich aufwendige, manuell erstellte Programmkonstrukte ersetzen.

TF7810 | TwinCAT 3 Vision Neural Network

TF7810 | TwinCAT 3 Vision Neural Network

TwinCAT 3 Vision Neural Network bietet eine integrierte Lösung für Maschinelles Lernen (ML) für Vision-spezifische Anwendungsfälle. Die Ausführung der Machine-Learning-Modelle erfolgt in der Echtzeit. Mithilfe dieser Modelle können komplexe Datenanalysen automatisch gelernt werden. Damit lassen sich aufwendige, manuell erstellte Programmkonstrukte ersetzen.