檢測 文章 進入檢測技術社區(qū)
揭秘中科微至RGB-D智能立體相機視覺識別技術
- 在電商飛速發(fā)展的時代,物流行業(yè)面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。中科微至推出RGB-D智能立體相機,賦能物流自動化裝配線,提升處理能力。技術原理中科微至的RGB-D智能立體相機,結合RGB和深度數據,能夠精準識別和定位目標的三維空間位置。采用智能深度學習算法,快速處理圖像并準確識別目標。獲取目標的深度信息后,轉化為三維點云數據,并去除噪聲,更精確地表達目標的三維結構。最后,結合2D圖像分割和3D點云信息,實現目標在三維空間的精確定位和跟蹤。產品優(yōu)勢在實現目標的3D識別和定位方面,該相機具備顯著的優(yōu)勢:高效性:結合2D
- 關鍵字: 檢測,物流
“1+1+1”彈匣式智能控制器AK系列 在金剛石切割片檢測業(yè)務中的實現與應用
- 金剛石加工工具(切割片)行業(yè)是一個非常傳統(tǒng)的行業(yè),這個行業(yè)最為重要的特點就是工藝流程長,包括了制坯、沖孔、印刷等9個流程。在各個環(huán)節(jié),它對于檢測的缺陷類型和應用條件差異都很大,比如在燒結的環(huán)節(jié),需要特別關注裂紋,因為該缺陷除了影響產品的外觀外,同時會帶來安全生產問題。鑒于此,往往需要耗費大量的人工進行質量檢測,成本極高,而且容易出現誤差。針對該行業(yè)工藝流程長、檢測需求多、精度高等特點,以及由于切割盤金屬拉絲背景的干擾,用標準算法不能完全滿足部分工序下的檢測需求(比如印刷環(huán)節(jié)印刷檢測,燒結環(huán)節(jié)的裂紋檢測),
- 關鍵字: 金剛石 切割 檢測
中達瑞和基于光譜成像的塑料分類應用與研究
- 隨著塑料工業(yè)的迅猛發(fā)展,以及塑料垃圾的不斷增長,廢舊塑料再生利用行業(yè)日益興起。但由于塑料品種繁多,應用領域非常廣泛,所以在回收過程中,很多不同種類及顏色的塑料被混合在一起。不同種類的塑料性能及加工條件是不同的,混合后對加工和應用的影響非常大,所以在廢舊塑料回收過程中進行分選是必不可少的環(huán)節(jié)。大多數塑料回收廠使用不同的技術,從條形碼閱讀器和RGB相機到X射線和渦流系統(tǒng)。這些傳統(tǒng)技術雖然在一定程度上能滿足簡單、粗放的塑料分選,但識別材料的能力有限,并不是完美的解決方案。例如,如果塑料瓶缺少條形碼,使用條形碼閱
- 關鍵字: 檢測 可回收資源
工業(yè)AI視覺系統(tǒng)以深度學習提升圖像處理水平,覆蓋多領域缺陷檢測場景
- 工業(yè)AI視覺系統(tǒng)能夠在工業(yè)環(huán)境中進行缺陷檢測、視覺分揀、物流公報、拆碼垛、工業(yè)上料等應用。目前,機器視覺技術的發(fā)展已經深入各個行業(yè),尤其在成品質量缺陷檢測方面變得越來越關鍵?;跈C器視覺的缺陷檢測通過圖像處理算法,處理產品制造過程中可能存在的缺陷或不良品,該技術能夠替代人工視覺檢測,并提高檢測的效率和準確性,為相關制造企業(yè)實現降本增效。深眸科技以機器視覺和深度學習算法為核心不斷優(yōu)化,自主創(chuàng)新構建工業(yè)AI視覺系統(tǒng)解決方案落地主流工廠生產線,持續(xù)保證對相關產品的質量控制。工業(yè)AI視覺系統(tǒng)在缺陷檢測場景的應用工
- 關鍵字: 檢測 電子組裝 木材
AI視覺軟件在打印機零部件檢測中的應用
- 在現代制造業(yè)中,打印機的零部件裝配是一個復雜而關鍵的環(huán)節(jié)。由于零部件種類繁多,傳統(tǒng)的人工視覺檢測方式難以滿足高效率、高準確性的需求。漏裝、反裝、錯裝等問題可能導致產品質量缺陷,影響生產效率。因此,引入AI視覺軟件進行自動化檢測成為提高裝配過程質量的一種創(chuàng)新解決方案。1. 目前的漏檢率在傳統(tǒng)的人工檢測環(huán)節(jié),由于人工疲勞、視覺差異等因素,漏檢率相對較高,導致一些裝配缺陷未能及時發(fā)現。根據過去的統(tǒng)計數據,傳統(tǒng)的人工檢測漏檢率約為5%。2. AI視覺檢測原理AI機器視覺系統(tǒng)采用深度學習技術,主要基于卷積神經網絡(
- 關鍵字: 檢測 AI 打印機
AI視覺軟件在PCB板焊點檢測中的成功應用
- 在電子制造行業(yè)中,保證PCB(Printed Circuit Board)板的焊點質量至關重要,而AI視覺軟件的引入為這一領域帶來了革命性的變化。某電子制造廠一直致力于提高PCB板焊點的質量,以確保最終產品的穩(wěn)定性和可靠性。然而,傳統(tǒng)的人工檢測方式效率低,且容易出現漏檢的問題,對于大規(guī)模生產來說顯然不夠可行。因此,該廠決定引入AI機器視覺系統(tǒng),以提升焊點檢測的效率和準確性。檢測原理AI機器視覺系統(tǒng)采用深度學習算法,通過學習大量樣本數據來識別和分類不同類型的焊點。系統(tǒng)首先對PCB板進行圖像掃描,然后通過神經
- 關鍵字: AI PCB焊點 檢測
3D AI工業(yè)外觀檢測系統(tǒng):提升質量控制與生產效率的關鍵技術
- 工業(yè)檢測是確保產品質量和生產過程的關鍵環(huán)節(jié),傳統(tǒng)的工業(yè)檢測方法通常依賴于人工操作,存在著時間長、成本高、易出錯等問題。人工智能技術的出現為工業(yè)檢測帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。英特維科技開發(fā)的智能化精密3DAI工業(yè)檢測系統(tǒng),通過結合先進的3D檢測技術和人工智能算法,能夠實現高精度的工件檢測和缺陷分析,從而提高產品質量和降低不良率。此外,該系統(tǒng)能夠與生產線或機器人系統(tǒng)無縫連接,實現實時通信和數據交換,進一步提升生產效率和降低人力成本。通過數據分析和報告生成功能,該系統(tǒng)還能夠為決策者提供準確的數據統(tǒng)計與分析。英特維3
- 關鍵字: 檢測 精工和光學
關于我們 -
廣告服務 -
企業(yè)會員服務 -
網站地圖 -
聯(lián)系我們 -
征稿 -
友情鏈接 -
手機EEPW
Copyright ?2000-2015 ELECTRONIC ENGINEERING & PRODUCT WORLD. All rights reserved.
《電子產品世界》雜志社 版權所有 北京東曉國際技術信息咨詢有限公司
京ICP備12027778號-2 北京市公安局備案:1101082052 京公網安備11010802012473
Copyright ?2000-2015 ELECTRONIC ENGINEERING & PRODUCT WORLD. All rights reserved.
《電子產品世界》雜志社 版權所有 北京東曉國際技術信息咨詢有限公司
京ICP備12027778號-2 北京市公安局備案:1101082052 京公網安備11010802012473