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网关卡 1747-L553/C
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Baldor Servomotor BSM 90N-1150DAM H0800001
Baldor Servomotor MTE 4545-CTACN
Siemens Teleperm M 6DS1601-8AA
Bosch 0 821 738 085 + RM65V-16IBS-I 1827030156
Bosch 0821 738 084 + RM65V-16IBS-I 1827030156
Indramat Servomotor MDD071C-N-040-N2S-095GA0
INDRAMAT DKC03.2-100-7-FW 270094 + FWA-ECODR2-PDP-03VRS-MS 2716932
SEW-Eurodrive Servomotor PSF511/N/EK04CM71L/BR/TF/VR/ES1H/SB50
Lenze MDSKABS071-22
Indramat DDS03.1-W030-D + DSS
Siemens 1FK7063-F71-1SG3
Lenze Servomotor MCA 13/41 - RSOBO-ZODO-KSBS00N-R0SU
从硬件平台的角度说，计算机在CPU和内存方面的改进给视觉系统提供了很好的支撑，多核CPU配合多线程的软件可以成倍提高速度。伴随DSP、FPGA技术的发展，嵌入式处理模块以其强大的数据处理能力、集成性、模块化和无需复杂操作系统支持等优点而得到越来越多的重视。
总体而言，机器视觉是一个光机电计算机高度综合的系统，其性能并不仅仅由某一个环节决定。每一个环节都很，也未必意味着终性能的满意。系统分析和设计是机器视觉系统开发的难点和基础，也是许多开发商所不擅长的，急需加强。
另外，在现场环境应用中，振动、粉尘、电磁干扰会严重影响系统的工作，这些问题都是设计和开发时应注意的。
目前，以智能相机为代表的嵌入式系统因其有许多特的优点而为许多所看好，高度模块化、价格低廉的视觉传感器组成的分布式网络给我们展示了一个令人激动的画面。
然而，在机器视觉产业链条中令人担忧的是，一些基础性的技术和器件，如相机的图像传感器芯片、镜头，仍全部依赖外国的产品，国内的机器视觉厂商仍基本处于应用层面开发，十分不利于该技术在我国的普及推广。
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