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ForwardControl边缘控制
ForwardControl边缘控制集成运动控制、机器人控制、传感器控制和图像检测模块，用户无须编写代码即可完成无序抓取、上下料、纸箱/周转箱拆码垛、视觉引导定位/装配、缺陷检测、3D测量、机器人涂胶等先进机器视觉应用。内置2D视觉、3D视觉、深度学习、机器人运动规划等前沿算法模块，可满足复杂、多样的实际需求。
简单易用
简单易懂的操作界面
功能强大
集成了运动控制，机器人控制，传感器控制，图像检测等功能模块
多语言支持
跟踪和记录各项数据
可适应复杂需求
满足复杂多样的需求
运动控制
根据需要的运动轨迹或动作，进行运动规划和轨迹生成。运动规划算法可以帮助确定合适的路径和速度曲线，使用执行器（如电机、液压缸、气动马达等）来驱动和控制物体的运动。执行器根据来自控制系统的指令，产生相应的力、转矩或位移，以实现所需的运动。
模块介绍
功能板块
轴定位
编辑工站流程时添加插入配置轴模块
轴偏移
用于工站流程添加计算控制轴点位偏移
插补运动
插补运动控制
圆弧插补
圆弧插补运动控制
添加IO
用于工站流程添加IO配置模块
阵列定位
用于工站流程添加自动生成阵列点位
Home
用于工站复位流程添加轴复位模块
图像处理
采集图像
图像采集可设置图像的来源，有加载指定图
像、本地目录图像、连接相机取图三种方式
预处理
对输入图像做预处理后并输出处理
后的图像
图像转换
将彩色图转换成灰度图
保存图片
本地图像或者图像处理工具处理过的图
像进行存储
图像拼接
单个相机视野范围覆盖小，需要拍摄物体
的多个部分拼接成一张整图
相机IO
配置相机自带输入输出控制。
形状匹配
根据已知模式在一幅图中寻找相应模式
的处理方法就叫做模板匹配
多形状匹配
检测视野上有(随机)多个固定形状特征
的待测目标，需要输出目标的位置信息
灰度匹配
以图像各个像素点的灰度为基础建立模板，匹
配灰度相近的目标物体
位置补正
辅助定位、修正目标运动偏移、辅助
精准定位
Deep OCR
基于深度学习算法的一种技术，用于将
输入的字符图像转化为对应的字符标签
Deep OCR2
基于深度学习算法的一种技术，将输入
的字符图像转化字符标签，可识别中文
圆检测
先检测出多个边缘点然后拟合成圆形，可
用于圆的定位与测量在图像中查询目标
直线检测
同时检测出多个边缘点并拟合成直
线，可用于测量角度和定位
斑点检测
像素是有限灰度级的图像区域中检测
定位或分析目标物体的过程
创建区域
提取2D图像范围内的区域，ROI外的区域置
为无效
间距检测
检测两特征边缘之间的间距，首先是查找满足
条件的边缘，然后进行距离测量
测量标定
测量已知尺寸的标准件，计算出像素单
位到物理单位的转换比例
N点标定
标定主要用于确定相机坐标系和机械
臂世界坐标系之间的转换关系
单点纠偏
可基于图像基准点与图像运行点坐标
实现纠偏，输出相对坐标以及绝对坐标
坐标转换
将图像坐标转化为机械坐标
数值显示
数值显示工具用于在图像上显示检测
结果数据
点到点
计算点到点之间的距离、中心和角度
点到线
计算点到线之间的垂足点和垂足线距离
线到线
计算两条直线的交叉点和夹角
拟合
输入多个坐标点，用于测量角度和定位
Csv保存
生成CSV格式文件，选择生成CSV文件
时需要进行每一列生成数据的数据绑定
Txt保存
生成TXT格式文件，选择生成CSV文件
计算器
可以自定义参数也可以选择模块数据进行计算
亮度检测
检测图像中指定区域的灰度平均值（亮度）和
标准差
颜色检测
依靠颜色为模板进行分类识别
一/二维码
定位和识别指定区域内的条码
机器人控制
机器人定位
控制机器人运动、示教点位
机器人偏移
设置机器人X,Y,Z,U,坐标偏移
机器人工具
计算机器人工具坐标TCP
机器人CP
设置机器人关节同步运行
传感器控制