机器视觉传感器

Mech-Eye工业级3D相机及系列AI软件

Mech-Eye 工业级3D相机,精度高、速度快、抗环境光、成像质量高,可对各类材质物体生成高质量3D点云数据。产品线完整,满足远/中/近不同距离下对于抗环境光、高精度、大视野、高速度、小体积的需求。

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       Mech-Eye 工业级3D相机,精度高、速度快、抗环境光、成像质量高,可对各类材质物体生成高质量3D点云数据。产品线完整,满足远/中/近不同距离下对于抗环境光、高精度、大视野、高速度、小体积的需求。


Mech-Eye 工业级 3D 相机

精度高 速度快 抗环境光 成像质量高 产品线完整 MTBF ≥ 100000 小时

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工业级激光 3D 相机 

Mech-Eye LSR L 

远距离

精度、大视野,抗环境光、抗反光性能优异适合各类机器人引导需求。强烈环境光干扰(> 30000lx)下, Mech-Eye LSR L 可对各类典型物体产生完整、细致、精确的点云数据;具备彩色点云功能,能够更好应对金 属件抓取拆码垛等不同应用场景需求。

Mech-Eye LSR L 在强环境光(> 30000lx)下采集(@ 2m

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Mech-Eye LSR L 在强环境光(> 30000lx)下采集(@ 2m

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高精度结构光工业 3D 相机 

Mech-Eye PRO 

中距离

采用高速结构光技术,精度高,速度快,适合中距离应用。基于先进成像算法,Mech-Eye PRO 能够有效应对 高亮反光、暗色、透明等复杂情况,对金属、塑料、木材等不同材质的物体高质量成像。Mech-Eye PRO 黑白 版本相机,在较强环境光干扰下 (> 20000lx) 也能保持优异的成像效果,彩色版本则可对色彩丰富的物体生成颜 色准确的高质量彩色点云

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以上点云由 Mech-Eye PRO 在室内典型环境光下采集 

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以上点云由 Mech-Eye PRO 在室内典型环境光下采集 


小体积高精度结构光工业 3D 相机 

Mech-Eye NANO ULTRA 

近距离

自研先进光学设计及成像算法,可有效应对物体结构复杂、材质多样、表面反光等复杂情况,对各类金属件、塑 料件等典型物体高质量成像。体积超小,精度超高,适合安装在机械臂、协作臂上使用,适用于高精度抓取、装配、 螺丝拧紧、打磨等精细化作业场景。

Mech-Eye NANO ULTRA @ 0.6m

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Mech-Eye NANO ULTRA @ 0.6m

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微米级精度工业 3D 相机 

Mech-Eye UHP-140 

近距离

基于全新自研融合成像算法抗反光三维重建算法Mech-Eye UHP-140 能够有效减少视觉盲区,可对细节微 小、异形、高亮反光的工件生成结构完整、细节丰富、边界清晰的高质量点云数据。 

麦亚科技Mech-Eye UHP-140 @ 0.3m,颜色为按高度渲染 

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Mech-Eye UHP-140 @ 0.3m,颜色为按高度渲染 近距离


高精度 DLP 结构光焊接专用 3D 相机 

Mech-Eye Welding 

近距离

采用先进光学器件及成像算法,相机分辨率高抗环境光抗反光性能优异,可对各类典型焊接件高质量成像超小体积超强防护,适合安装在机械臂协作臂上使用,可广泛应用于钢结构船舶等行业各类高精度免示教 焊接场景。

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Mech-Eye Welding @ 0.6m,颜色按高度渲染

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Mech-Eye Welding @ 0.6m,颜色按高度渲染


Mech-Vision 机器视觉软件

Mech-Vision 是梅卡曼德自主研发的新一代机器视觉软件。图形化 界面,用户无须编写代码即可完成工件上下料、拆码垛、定位装配、 快递供包、缺陷检测、在线测量等先进机器视觉应用。内置 3D 视觉、 深度学习等前沿算法模块,已集成 3D 工件识别、位姿调整、路径 规划等全流程功能,可快速落地复杂、多样的实际需求。

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Mech-Viz 

机器人编程软件 

Mech-Viz 是梅卡曼德自主研发的机器人编程软件,可用于解决 各类复杂的机器人运动规划问题。软件支持无代码编程,可视化 界面,可一键仿真机器人运动,适配国内外各种主流品牌机器人。 内置路径规划、碰撞检测、抓取规划等先进 AI 算法,可引导机 器人完成各类复杂应用,包括深筐抓取、多拆多码等。

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Mech-DLK 

深度学习软件 

Mech-DLK 是梅卡曼德自主研发的新一代深度学习软件。软件内置 多种先进 AI 算法,功能完善,易用性强,集成商伙伴和用户可快速 交付识别、定位、质检等复杂应用,如堆叠物体识别、高难度缺陷检测、 字符识别等。软件已广泛应用于 3C、锂电、汽车、物流、家电等领域。

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典型案例 

汽车 & 一般工业

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物流 & 一般工业

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Mech-Eye 工业级3D 相机及系列AI 软件

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