元黎技术专注底层算法与硬件，提供软硬一体解决方案。提供稳定可靠的机器视觉解决方案，支持定制开发，满足客户个性化需求。
产品功能介绍
YL383x系列产品型号
| 产品型号 | 功能特性 | 备注 |
|---|---|---|
| YL3833 | 支持一维码、二维码识别 | 自动LED补光 |
| YL3839 | 支持一维码、二维码识别，最多8个条码识别区域，8个字符识别区域 | 自动LED补光 |
| YL3833M | 支持一维码、二维码识别 | 手动调节LED补光 |
| YL3839M | 支持一维码、二维码识别，最多8个条码识别区域，8个字符识别区域 | 手动调节LED补光 |
技术特征
条码识别
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图像质量提升
针对光照不均、噪声干扰、图像模糊等问题，采用动态对比度增强、自适应直方图均衡化、多种滤波技术等，有效提升图像质量。
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精准条码定位
采用先进的目标检测算法，快速精准定位图像中的条码区域。同时集成传统角点检测算法，进一步优化条码位置，减少因旋转、倾斜导致的识别错误。
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鲁棒特征提取与解码
采用深度学习模型预测条码旋转角度，应用几何变换校正条码方向。结合传统计算机视觉(CV)方法与定位信息，提取关键条码特征，确保后续特征提取与解码的准确性。
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优化解码与性能
采用深度优化、高效的条码解码库，结合精准定位与特征信息，确保条码内容准确解码。通过模型结构优化、参数调整、数据增强等，提升算法在复杂环境下的鲁棒性与泛化能力。同时针对算子优化加速处理，提升系统实时性能，满足工业实时检测需求。
字符识别
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CNN检测模型
采用基于CNN的检测模型，通过锚点生成候选文本区域，通过回归网络进一步优化文本框的位置与形状。采用阈值化、非极大值抑制(NMS)等技术，提升检测结果的准确性与稳定性。
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CRNN序列识别模型
采用CRNN序列识别模型处理文本序列，训练好的序列识别模型集成注意力机制，CTC损失函数自动对齐预测结果与真实标签，提升变长文本序列的识别准确率。
产品展示
直观了解我们的产品外观和结构
图一：YL383x 产品图片
组件说明：
光感应器 | 补光LED | 6mm可调焦镜头 | USB接口 | 固定底座
光感应器 | 补光LED | 6mm可调焦镜头 | USB接口 | 固定底座
图二：视场角 Field of View
视场角参数：
识别距离：50mm ~ 300mm
应用实景
产品在产线应用的真实场景
扫描摄像头YL3833安装在治具上
扫描摄像头YL3833安装在治具上
扫描摄像头安装在屏蔽箱内，自动LED补光
同时识别多达8个区域:识别条形码和二维码，提取文字信息
技术参数
详细的技术规格和性能指标
| 型号 | YL383x系列 |
|---|---|
| 支持码制 |
2D码：Aztec, DataMatrix, MaxiCode, PDF417, QRCode, MicroQRCode, RMQRCode
1D码：Codabar, Code39, Code93, Code128, EAN8, EAN13, ITF, DataBar, DataBarExpanded, UPCA, UPCE
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| 图像传感器 | 1920*1080 Pixel Global Shutter CMOS |
| 照明系统 | 直射/偏光/均匀光 |
| 影像处理 | 自动曝光 AE \ 自动白平衡 AWB \ 降噪(2DNR & 3DNR)\伽马校正 Gamma \ 宽动态 WDR |
| 镜头 | 6mm定焦无畸变镜头,下单前可选配 |
| 对焦 | 手动调焦,数字变焦 |
| 视场角 | 水平50°、垂直 30°(如图二所示) |
| 识别距离 | 50 mm ~ 300 mm (基于默认6mm无畸边镜头) |
| 通信接口 | USB2.0 免驱动 |
| 支持通信协议 | 支持标准 UVC 通信协议, RS232、EIP、PROPHINET、FTP、Modbus |
| 条码等级验证 | ISO/IEC 15415、ISO/IEC 16022、ISO/IEC TR29158(AIM DPM-1-2006) |
| 工作电压 | 5V |
| 工作电流 | 180 ~ 240mA |
| 工作温度 | -20 ~ 60°C |
| 光源 | 6颗LED,白色 |
| 温度/湿度 | 工作温度-20~60℃,储藏温度-30~70℃,20%~80%RH无冷凝 |