Link Visual 2.0-让普通摄像头轻松拥有AI能力

IO-Link手册第三版请访问：/CN目录引言第4页第1部分：IO-Link简介第5页◆老派传感器第5页◆微型开关量传感器驱动第5页◆I O-Link：开放式低成本传感器接口第5页◆I O-Link节点第5页◆I O-Link系统第6页◆I O-Link接口在IEC 61131-9中被标准化为SDCI第6页◆物理层IO-Link标准化接口第6页◆物理层电气规范第7页◆自动化体系中的IO-Link第7页◆I O-Link：实现智能传感器第7页◆工业传感器生态系统第8页第6部分：提高系统性能第24页◆散热第24页◆测试A第24页◆测试B第24页◆测试C第24页◆热性能第24页◆分立解决方案第25页◆集成解决方案第25页◆选择TVS二极管第25页◆I O-Link保护电路第25页◆65 V（绝对最大值）如何帮助提供保护（对比40 V）第25页◆65 V绝对最大值的保护优势第25页◆小结第26页◆I O-Link信号摆率如何影响IO-Link电缆辐射？第26页引言当今的无风扇可编程逻辑控制器(PLC)和IO-Link®网关系统须消耗大量功率，具体取决于I/O配置（IO-Link、数字输入/输出、模拟输入/输出）。

随着这些PLC演变成新的工业4.0智能工厂，我们必须深谋远虑，实现更智能、更快速、更低功耗的解决方案。

这场革命的核心是一项名为“IO-Link”的新技术，能帮助实现灵活制造，从而改善工厂吞吐量，提高运营效率。

这项激动人心的新技术正使传统传感器转变为智能传感器。

ADI公司提供一系列先进的工厂自动化解决方案，并通过我们的IO-Link技术产品系列进一步改进性能，为实现工业4.0铺路架桥。

MAX22513是该产品系列的最新成员，这是一款微型双通道IO-Link收发器，集成了浪涌保护和DC-DC转换器，可减少热耗散并提高工厂车间传感器的稳定性。

为了帮助我们的客户缩短上市时间，我们与来自IO-Link联盟的软件协议栈供应商合作开发了一系列经过全面验证和测试的参考设计，本手册对此进行了详细说明。

k210机器视觉模块原理机器视觉是一种利用计算机视觉技术来实现自动检测、识别、分析和处理图像的方法。

K210机器视觉模块是一款基于K210人工智能处理器的视觉识别模块。

本文将详细介绍K210机器视觉模块的原理及工作流程。

一、K210机器视觉模块的结构和组成K210机器视觉模块包含以下主要组件：1.K210芯片：K210芯片是一种采用RISC-V架构的人工智能处理器。

它具有强大的计算能力和丰富的外设接口，适合进行图像处理和机器学习任务。

2.摄像头模块：K210机器视觉模块通过搭载的摄像头模块采集图像数据。

摄像头模块通常包括图像传感器、镜头和适配接口等组件，可以实现对环境中的视觉信息捕捉。

3.显示屏模块：K210机器视觉模块还可以搭载显示屏模块进行结果显示。

显示屏模块通常包括显示器和适配接口等组件，可以实现对处理结果的实时展示。

二、K210机器视觉模块的工作原理K210机器视觉模块的工作原理如下：1.图像采集：首先，摄像头模块将环境中的图像转化为电信号，并通过适配接口传输给K210芯片。

2.图像预处理：K210芯片会对接收到的图像进行预处理。

包括图像去噪、尺寸调整、颜色空间转换等操作，以提高后续图像处理的准确性和效率。

3.特征提取：K210芯片会通过一系列图像处理算法提取图像中的特征信息。

这些特征信息可以是边缘、角点、纹理等，用于后续的目标识别和分类任务。

4.目标识别与分类：K210芯片使用训练好的模型进行目标识别与分类。

通过与预设的标签进行对比，将图像中的目标分类为不同的类别。

这一过程通常使用模式识别和机器学习算法来实现。

5.结果输出：K210芯片将识别与分类的结果输出到显示屏模块进行实时展示。

同时，也可以将结果通过其他接口（如UART、SPI）发送给外部设备，以实现对识别结果的进一步利用。

三、K210机器视觉模块的实际应用举例K210机器视觉模块广泛应用于各个领域，以下是一些实际应用的举例：1.工业自动化：K210机器视觉模块可以用于产品质量检测，如检测产品表面的缺陷或裂纹，确保产品质量。

掌上看家将你的旧手机改造成安防摄像头
安防市场是个刚需市场，国外云端摄像头Dropcam风声水起，国内安防摄像头也如雨后春笋破土而出，单说大公司，百度有i耳目，联想出看家宝，360推家庭卫士。

不过，要想享受智能安防生活，花钱那是少不了的。

最近就发现了一款挺有意思的移动应用产品，叫掌上看家，可以将家里的旧手机、旧平板、笔记本、电视机顶盒等设备改造成安防摄像头。

 我拿手机试用了下，先在旧手机上下载掌上管家App，登陆、注册，获得唯一的ID。

然后在常用的手机上下载配套的App掌上看家，手动或者扫码添加摄像头ID，然后就可以实时收到旧手机上传输来的视频数据了。

目前，掌上看家移动观看端支持手机、Pad和PC，系统方面支持安卓、
iOS、windows、Mac、Linux。

 现在，智能设备更新换代频繁，目测大部分年轻人家里都有不少带摄像头的设备。

所以我觉得这个“旧物利用”的思路还真挺赞的。

像我们之前报道的丁盯智能门磁这样的产品，就很适合接入掌上看家。

 不过，在实际中，我感觉应该也会遇到一些问题，一个就是这些非专业摄像头在夜间的监测效果应该不会太好；一个是手机、笔记本都不是专门用来录制视频的设备，很可能会加速这些电子设备的老化。

 tips:感谢大家的阅读，本文由我司收集整编。

仅供参阅！。

机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室建设方案目录1机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室 ................................. - 3 -1.1总体规划............................................................ - 3 -1.2实验设备............................................................ - 3 -1.2.1机器视觉教学平台................................................ - 3 -1.2.2智能监控实训平台............................................... - 19 -1机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室1.1总体规划机器视觉-图像处理-计算机视觉-边缘计算实验室主要用于对机器视觉与图像处理、计算机视觉、图像处理、边缘计算等核心课程的知识点学习，能够服务于相关课程的实验和实训需求。

核心课程主要针对学科基础技术的培养，掌握对机器视觉与图像处理、计算机视觉、图像处理、边缘计算的配置、维护和开发，接入等知识。

核心课程采用全模块化的教学产品进行实验，具备优良的教学实验特性：全模块化的设计、开放式的硬件接口、开源的实验代码、完整的教学资源、贴心的售后服务。

1.2实验设备1.2.1机器视觉教学平台AI机器视觉教学平台（AI-HNP）是中智讯公司开发的一款面向人工智能相关专业的综合型实验设备，主要满足：Python程序设计、机器视觉、嵌入式Linux系统、边缘计算、人工智能中间件、智能+产业实践等课程的实验和实训，是基于新工科和工程教育思维和专业改革而设计的实验平台。

AI机器视觉教学平台打破了传统以硬件平台来定义实验的困局，创新性的从专业学科建设角度来重新定义产品，从市场调研定制专业人才培养方案，从人培方案和技术架构来设计适合国情校情的教学大纲，让课程来定义实验，让实验来定义设备，能够配合专业教材完成人工智能相关专业核心课程实验。