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  • 一张图看明白机器视觉与机器人视觉
    机器人视觉、计算机视觉、图像处理、机器视觉和图形识别,这几者之间到底有神马区别呢? 要弄清楚他们哪一个是哪一个,有时候也真的是容易混淆的。接下来看看这些术语的具体含义是什么,以及他们与机器人技术有什么关联。读了这篇文章后,你就再也不会被这些概念弄糊涂了! 当人们有时候谈论机器人视觉的时候,他们搞混淆了。当他们说,他们正在使用“计算机视觉”或“图像处理”的时候,实际上,他们的意思是正在使用‘机器视觉’,这是一个完全可以理解的错误。因为,所有不同术语...
    2024-06-25 10:02:32
  • 智能视觉检测技术在电子元器件制造领域的应用
    作为电子信息产业链上游产品,为保证一条全自动的电子产品组装生产线装配出的产品的质量,电子元器件是否可靠地工作决定着电子技术的运行是否正常,检测和监控几乎分布在生产线的每一个工序中,因为电子元器件外观缺陷检测是非常关键的一环。由于此类产品一般比较小,对质量的要求又高,很难通过人工大批量检测,需要利用电子元器件视觉检测技术来进行外观缺陷自动化检测。 机器视觉的优势是显而易见的,与人眼相比,机器不仅不会疲劳,还具有人所不具有的一致性和重复性,而且,机器可...
    2024-06-21 10:13:04
  • CCD机器视觉检测在锂电池极片上的外观缺陷识别
    锂离子电池在近几年得到了飞速的发展,但因为受制于工艺和生产条件的约束, 产能和需求之间存在较大的矛盾,目前锂电池极片采用的检测方式基本为全人工目测检查的方式,然而极片加工出来后有很大几率存在多种瑕疵,必须在电池压膜组装之前对所有极片进行检测,将废品、次品 ( 可处理后利用 ) 和正品辨识出来后分别存放和处理。 人工的检测可靠性、稳定性和效率无法有效控制,并且现在疫情期间的人工成本高昂,劳动力密集也直接制约了锂电池的低成本生产。 由于人力资源...
    2024-06-18 11:06:31
  • 3分钟了解智能制造中的AOI检测技术
    这些年,随着“互联网+”“人工智能”等词汇频繁出现在大众视野,在与民生息息相关的工业领域,纷纷指向了一个非常明确的目标——智能制造。 在智能制造过程中,由于各种原因,零部件不可避免地会产生多种缺陷,如印制电路板上出现孔错位、划伤、断路、短路、污染等,液晶面板的基板玻璃和滤光片表面含有针孔、划痕、颗粒等,这些缺陷不仅影响产品性能,严重时甚至会威胁到生命安全,对用户造成巨大经济损失。随着电子技术、图像传感技术和计算机技术的快速发展,AOI(自动光学)检测技术...
    2024-06-18 11:04:34
  • 机器视觉光源面临的三大挑战
    随着机器视觉检测的应用愈发普及,众多新的应用场景被不断开拓,一些全新硬件被研发出来帮助制造业企业以更加有效的方式提高生产效率和生产力。在这个过程中,视觉光源一直是众多从业人员关注的重中之重。在整个机器视觉光源应用的过程中,还面临以下几个挑战。 1、找到合适的光强度 机器视觉照明选项必须不断提升速度和分辨率。落实到实处,就是更少的曝光时间相关。 最好的通用解决方案是均匀分布的高强度照明和短曝光时间。 在实际视觉检测中,工程师通常采用LE...
    2024-06-06 09:57:20
  • 基于深度学习的金属表面瑕疵识别
    由于原材料、轧制工艺、人为、环境等因素的影响,金属工件在生产过程中往往会出现划痕、黄斑、杂质等瑕疵,在加工链早期引入的瑕疵会导致后续加工问题或在应用阶段性能受损以及引发故障。 金属表面瑕疵会严重影响产品的稳定性、功能性和美观性,瑕疵检测是工业质量控制的重要组成部分,对提高生产质量具有重要意义。 对金属表面瑕疵进行分类可以快速识别和消除其发生的原因,轧制金属的缺陷是标准化的,现代装置和控制系统根据其参数的描述对缺陷进行分类,这些参数在不同的工艺条件...
    2024-06-05 10:14:58
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