• 
<ul id="auswy"><sup id="auswy"></sup></ul>
  • 

  • <ul id="auswy"></ul>
    

    
    
    
    
                                    ABB
                            
    
            關注中國自動化產業發展的先行者！
            
    
                
				
                
                
                
            
    
        
    
    
    

    

    
    
    
    
        
        
        
        
       
					
    
				
    
					
    
												
    
							隨著會計的發展，追蹤碳足跡
						
    
												
    
							CAIAC 2025
						
    
												
    
							2025邊緣計算產業生態伙伴大會
						
    
												
    
							2025工業安全大會
						
    
												
    
							OICT公益講堂
						
    
						
					
    
				
    
				
    
			
    
		
    
    

    

    
    
    
    

    


    
        
    
            
            當前位置：首頁 >> 案例 >> 案例首頁
        
    
        
    
            
    案例頻道
    
        
    
		
    
			
    
				
    機器視覺技術在RTG大車自動糾偏系統中的研究與應用
    
				
    
					
    • 
                                                    企業：    
                                                                            領域：機器視覺    
                                                                                                    
      • 
						
    • 點擊數：694     發布時間：2024-06-18 13:08:33
      • 
						
    • 分享到：
      • 
					
    
				
    
				
                
				
				
    
                    
    文獻標識碼：B 文章編號：1003-0492（2024）05-075-05 中圖分類號：TP29
    ★徐健（西門子（中國）有限公司上海分公司，上海200082）
    摘要：機器視覺技術，在輪胎式龍門起重機行進過程中，實現了對大車的實時偏移量與偏移角度進行的高精度定位檢測，進而實現了預測性大車自動糾偏，提高了大車糾偏控制精度。
    關鍵詞：RTG；輪胎式龍門起重機；車道圖像識別；SINAMICSS120；自動糾偏
    在線預覽：機器視覺技術在RTG大車自動糾偏系統中的研究與應用.pdf
    摘自《自動化博覽》2024年5月刊
    
				
    
			
    
			
    
                                    
    熱點新聞
    
                    
                
                                    
    推薦產品
    
                    
                			
    
		
    

        


	
    

    









    



    
    
    x
    
    
    


    • 在線反饋
    

    

    


    1.我有以下需求：
    

    
    
        
            
    
            
    
            
    
                
        		

    

    2.詳細的需求：
    

    

    
    姓名:
    

    

    
    單位:
    

    

    
    電話:
    

    

    
    郵件: