企业等级: | 普通会员 |
经营模式: | 生产加工 |
所在地区: | 天津 宁河县 |
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发布时间:2021-11-15 16:16:00 作者:理想动力
为了适应工业4.0发展趋势,机器视觉检测是***的工业应用技术。机器视觉可以代替人类进行无疲劳、无差别、***制的检测。机器视觉检测技术的分类有:(1)依照检测功用可区别:定位、缺陷检测、计数/遗失检测、尺度丈量。(2)依照其装置的载体可分为:在线检测体系和离线检测体系。(3)依照检测技能区别,一般有立体视觉检测技能、斑驳检测技能、尺度丈量技能、OCR技能等。机器视觉检测在于自动检测瑕疵、模糊、碎裂或凹陷等商品缺点,以保证商品的功用和性能至关重要。因而现已被广泛用于各大行业的产品外观检测、尺度检测中。如能对产品进行立体化的检测,检测电子元器件的缺失或偏移,区别颜色来进行检查错误安装等。机器视觉检测技术在药品的包装检测、饮料行业的容量检测和外包装检测、草行业的烟标检测和外包装检测、汽车制造行业的组装安装检测、印刷打印行业的打印质量检测、服装制造的外观瑕疵检测、五金行业的微小元器件检测、物流行业的分拣系统检测、农产品行业的生果分拣检测、电子制造行业的焊接检测和安装定位等都有应用。机器视觉检测也可以根据配合高速自动化生产线,对生产线全体产品进行自动检测,这对于控制产品品质保障和质量保障有着非常重要的效果,能够避免不合格产品的外流,提高公司的***竞争力。公司取得的不仅仅是社会效益,还为众多公司带来了实质性的经济效益。创想智控,专注于机器视觉研发及生产,aTiny激光位移传感器可以用于定位、缺陷检测、计数/遗失检测、尺度丈量等功用。
尽管有很多3D传感器和摄像机可供使用,例如激光三角测量,带有伪随机码型发生器的立体声传感器等,但是为了实现快速的系统开发,开发工具链有很大差距。例如,许多OEM当前使用开放式标准3D传感器,从头开始编写程序应用程序,或使用“封闭式”系统进行工具配置,这通常很昂贵。高速机载图像处理可能需要具有现场可编程门阵列(FPGA)的3D传感器,从而使非FPGA程序员可以在软件包中部署3D图像处理算法。另一个挑战是从人工智能和深度学习中获取信息的能力。大的挑战是区分作与实质。现实情况是“许多人工智能和深度学习算法有时太麻烦了。尽管视觉检测应用程序受益于深度学习算法,但是这些算法不能解决所有问题。与传统编程相比,当人们想达到99%以上的准确性所需的努力时,这一点尤其明显。尽管如此,这项技术确实占有一席之地,并将在未来几年继续发挥重要作用。
所谓机器视觉,就是用机器代替人眼来做测量和判断。是指通过机器视觉检测设备将被摄取目标转换成图像信号,传送给的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作,那么工业自动化为什么需要机器视觉检测技术呢?主要表现如下几个地方。确性和重复性,由于人眼有物理条件的限制,在确性上机器有明显的优点,即使人眼依靠放大镜或显微镜来检测产品,机器仍然会更加确,因为它的精度能够达到千分之一英寸。机器可以以相同的方法一次一次的完成检测工作而不会感到疲倦。与此相反,人眼每次检测产品时都会有细微的不同,即使产品时完全相同的。
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