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鎮江國內機器視覺公司

2020-05-11
鎮江國內機器視覺公司

望文生義,機器視覺便是用機器代替人眼來做丈量和判斷。機器視覺的使用主要表現在四個方面:? 引導和定位:上下料使用機器視覺來定位,引導機械手臂準確抓取。? 外觀檢測:檢測出產線上產品有無質量問題,該環節也是替代人工較多的環節。? 高精度檢測:有些產品的精密度較高,到達0.01~0.02m乃至到μm級,人眼無法檢測必須使用機器完成。? 辨認:數據的追溯和收集,在轎車零部件、食物、藥品等使用較多。

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圖像處理系統:光學文字、識別系統、自動化/機器人技術、紅外圖像系統;機器視覺集成:字符處理和識別系統、自動化/機器人技術、紅外圖像系統、煙草、印鈔、電子組裝、質量檢測、自動識別(OCR/OCV)、測量、智能視覺、表面檢測、印刷、包裝、復雜工業對象視覺在線、汽車制造、車牌、智能交通、生物特征識別、監控、醫療檢測、光學檢查等系統。

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傳統的視覺設備體系面對雜亂多變的缺點類型,需要依據實踐的場景搭建不同的算法模塊,十分繁瑣,而憑借AI深度學習,只需通過缺點樣本的練習,得到練習模型,機器視覺公司使用模型就可以進行缺點檢測。國內機器視覺關于稠濁在被檢測物中的劃痕,首要要對其進行切割辨認,深度學習切割算法可對圖片進行標記練習,得到每個像素點是缺點的概率圖,在概率圖基礎上結合Blob分析的東西,完成表面缺點檢測。無論劃痕的形狀、方位怎么改變,AI加持的視覺體系都能即刻做出正確判別。

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在工業制造過程中,生產線上的產品,把控的一關就是檢查是否合格。這項工作需要由對產品非常熟悉、經驗老道的員工完成,因而人力不足,效率也比較低下。然而,自動化視覺檢測設備的圖像識別,就可以利用設備在線檢測替代工作人員的肉眼檢查,不僅能減少作業人員的工作量,提高檢測效率,還能使產品的質量更為均衡。嘉興市均暢機械有限公司推出視覺識別系統進行視覺檢測,運用設備視覺技術檢測光纖、塑料等加工業產品的零件檢測,快速找出不良品。

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