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蓝色(非金属)的元件到达分拣槽1时,其对应的分拣槽1汽缸将它推出。(7)金属元件到达皮带到位开关时,机械手立即上升,上升到机械手的上限位时,右移；右移到右限位时,下降；下降到下限位时,夹住金属元件,然后上升；上升到上限位时,左移；左移到左限位时,下降；下降到下限位时,放开元件；放开元件后,上升；上升到上限位时,右移；右移到右限位时,完成金属元件的放置。8)每当放好一个元件后,送料汽缸动作,推出下一个元件,系统循环动作。I/O分配如下:输入信号：急停按钮I0.0；启动按钮I0.1；停止按钮I0.2；给料汽缸缩回到位I0.4；给料汽缸伸出到位I0.5；质材识别（是否金属）I0.6；分拣槽3检测传感器I1.0；分拣槽2检测传感器I1.1；分拣槽1检测传感器I1.2；皮带到位I1.3；机械手左限位I1.4；机械手右限位I1.5；机械手上限位I1.6；机械手下限位I1.7。输出信号：启动指示灯Q0.0；停止指示灯Q0.1；给料汽缸Q0.2；分拣槽3推料汽缸Q0.3；分拣槽2推料汽缸Q0.4；分拣槽1推料汽缸Q0.5；机械手升降汽缸Q0.6；机械手夹料汽缸Q0.7；机械手左移启动Q01.0；机械手反向移动Q1.1；皮带电动机启动Q1.2。

为了响应嵌入式视觉市场，我们开发了为了在低成本，低功耗平台（从摄像机设计到FPGA编程）中快速提供特定于应用程序的解决方案，该平台可以集成人工智能和深度学习功能。为客户设计一个有吸引力的系统是嵌入式视觉的大挑战。通过低成本，低功耗的设备，可以将外观检测中客户的所有功能都置于很小的尺寸中，这是一项艰巨的任务。向消费者介绍完全不同的硬件解决方案并非易事，但终希望是，客户将以某种方式生产更多对用户更友好，更小且终成本更低的产品。在许多使用案例中，传统的视觉检测无法与嵌入式视觉竞争。二、深度学习的更多应用用于视觉检测的深度学习一直处于颠覆性技术的前沿。如果您涉足视觉检测行业，您可能已经看到了该软件如何与深度学习算法相集成以及如何快速产生结果。这些系统可以运行数千个排列，并且在识别和历史记录以及其他应用程序的视觉检查中具有100％的准确性。深度学习将对传统的图像分析方法产生深远的影响。这不仅将改变我们生产的产品，还将改变我们与客户互动的方式。深度学习将在解决传统视觉检测无法解决的应用程序中发挥重要作用。例如，在冷冻干燥的小瓶中检测苗时，每次的结果差异很大，主要取决于它们的干燥方式。采用传统的检测过程非常具有挑战性，因为在某些情况下，可能是粒子看起来与裂缝非常相似，而深度学习有助于区分这种细微的差异。三、提高不可见光成像的效率尽管深度学习可能是从图像中收集信息的新方法，但这并不是一的选择。短波红外相机和照明的进步提高了不可见成像的效率。

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自动化（Automation）是指机器设备、体系或进程（出产、办理进程）在没有人或较少人的直接参与下，按照人的要求，经过主动检测、信息处理、分析判断、操作控制，实现预期的目标的进程。在以前，人们提起主动化，大多数认为是由人力手工操作转变成人力经过操作机器机械进行作业的一门技能。跟着主动化的普及应用，人们开始发现，实践上主动化不仅仅是单纯的操作工具变换，它全的代替了人的体力与脑力劳动，能够主动地进行运作。如今，机器视觉“加盟”外观检测设备，让自动化晋级成了一个独立完整的体系，也增加了机器视觉技能的应用领域。我们知道，机器视觉体系首要包含光源、镜头、高速相机、图画采集、图画处理软件等这几个部分，其技能原理是使用本身配备的感测视觉机器，实现人眼的视觉辨识功能。如果说之前在人们的认识中，主动化已经拥有了双手与大脑，现在因为机器视觉“加盟”主动化的行为，能够说是为主动化技能又装上了眼睛。一台具备大脑、眼睛与双手的机器***有能力替代人力，主动完成作业项目。机器视觉“加盟”外观检测设备后对人工检测的替代，是大势所趋的结果。为什么呢？我们在以下三个方面进行分析：首先，厂家目前面临招人难、薪酬要求高的局势，在劳动力方面所需花费越来越多，主动化技能就可认为厂家节省很大的人力需求。其次，机器视觉独有的非触摸性主动化检测技能，增加了***性，对于一些需要在恶劣环境下的作业要求，也能够得到很大的改善。后，机器视觉能快速获取信息，简单自动处理，大大提高了出产功率和主动化程度以及信息的整合能力。所以外观检测设备可以说是爆人工检测，这也将成为大势所趋。