機(jī)器視覺缺陷檢測技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療影像、安防監(jiān)控等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,能夠提高產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)效率和安全性。機(jī)器視覺缺陷檢測原理機(jī)器視覺缺陷檢測是利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)來檢測和識別產(chǎn)品表面的缺陷,首先
2024-03-18 17:54:40271 外觀檢測 機(jī)器視覺系統(tǒng)可以檢測橡膠圈表面的缺陷,裂紋、氣泡、凹陷等。通過圖像處理算法,系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識別并標(biāo)記出這些缺陷。系統(tǒng)能夠精確識別顏色差異,并給出相應(yīng)的反饋或警報(bào)。 機(jī)器視覺系統(tǒng)可以檢測橡膠圈
2024-03-15 17:24:0992 這篇論文介紹了一種文本引導(dǎo)的變分圖像生成方法,旨在解決工業(yè)制造中的異常檢測和分割問題。傳統(tǒng)方法通過訓(xùn)練非缺陷數(shù)據(jù)的分布來進(jìn)行異常檢測,但這需要大量且多樣化的非缺陷數(shù)據(jù)。
2024-03-14 10:15:2844 在線視覺檢測系統(tǒng)可用于平穩(wěn)放置的橡膠零件、精密五金零件、汽車、手機(jī)零件、塑膠零件、電子零件等各種高精度產(chǎn)品。 常用功能 缺陷檢測:檢測產(chǎn)品表面的缺陷,如劃痕、凹陷、污點(diǎn)等,以確保產(chǎn)品質(zhì)量符合標(biāo)準(zhǔn)
2024-03-05 16:56:13142 、包裝、飲料等需要對產(chǎn)品進(jìn)行大批量識別、檢測的行業(yè)中,通過機(jī)器視覺檢測技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)100%在線檢測。機(jī)器視覺檢測飲料瓶生產(chǎn)線機(jī)器視覺檢測技術(shù)在食品包裝行業(yè)的應(yīng)用:外
2024-02-27 16:04:27111 缺陷檢測是生產(chǎn)過程的重要組成部分。它有助于確保產(chǎn)品的高質(zhì)量和滿足客戶的需求。缺陷檢測有許多不同的解決方案,特定應(yīng)用的最佳解決方案取決于所檢測的缺陷類型、解決方案的成本以及解決方案的準(zhǔn)確性。
2024-02-26 15:44:0883 雖然表面缺陷檢測技術(shù)已經(jīng)不斷從學(xué)術(shù)研究走向成熟的工業(yè)應(yīng)用,但是依然有一些需要解決的問題?;谝陨戏治隹梢园l(fā)現(xiàn),由于芯片表面缺陷的獨(dú)特性質(zhì),通用目標(biāo)檢測算法不適合直接應(yīng)用于芯片表面缺陷檢測任務(wù),需要提出新的解決方法。
2024-02-25 14:30:18165 機(jī)器視覺缺陷檢測是工業(yè)自動化領(lǐng)域的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),
2024-02-22 13:59:4480 表面缺陷檢測任務(wù)是指通過對產(chǎn)品表面進(jìn)行仔細(xì)的檢查和評估,以發(fā)現(xiàn)和識別任何不符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)或設(shè)計(jì)要求的表面缺陷。這項(xiàng)任務(wù)的目的是確保產(chǎn)品的外觀質(zhì)量和功能性滿足預(yù)定的要求,從而提高產(chǎn)品的整體質(zhì)量和客戶滿意度。
2024-02-21 14:31:52126 、質(zhì)量控制、醫(yī)療影像、安防監(jiān)控、無人駕駛等。視覺檢測設(shè)備的主要功能包括圖像采集、圖像處理、目標(biāo)檢測、特征提取、分類識別、缺陷檢測、測量計(jì)量等,通過這些功能實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)物體的自動化檢測和分析。常見的視覺檢測設(shè)備包
2024-02-21 09:41:11164 基于圖像的織物疵點(diǎn)自動檢測技術(shù)已成為了該領(lǐng)域近年來的的研究熱點(diǎn),其代替人工織物疵點(diǎn)檢測的研究算法也逐漸成為可能,主流方法一般分為兩大類, 一是基于傳統(tǒng)圖像處理的織物缺陷檢測方法,二是基于深度學(xué)習(xí)算法的織物缺陷檢測定位方法。
2024-02-20 14:24:4790 監(jiān)測。那么,無紡布缺陷在線檢測儀到底怎么用呢?它的檢測效果又如何呢?本文將為您詳細(xì)解答。 一、無紡布缺陷在線檢測儀的基本原理 無紡布缺陷在線檢測儀是一種利用光學(xué)成像技術(shù)對無紡布表面進(jìn)行質(zhì)量檢測的設(shè)備。它通過安裝
2024-02-03 14:58:17141 電子制造行業(yè)正逐步邁向高度“數(shù)智化”時(shí)代,越來越多的企業(yè)開始采用AI機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)行缺陷檢測和品質(zhì)管控。由于良品率極高,在大量正常的產(chǎn)品中,收集缺陷樣本既耗時(shí)又低效。而模擬制造缺陷品也絕非易事,產(chǎn)品
2024-01-26 08:25:10155 AI機(jī)器視覺系統(tǒng)的核心是深度學(xué)習(xí)算法。通過大量樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)并識別鋰電池外殼各種缺陷的特征。
2024-01-18 15:50:03132 對于外部缺陷,通常采用顯微鏡下人工目測法或自動外觀分選設(shè)備進(jìn)行檢測。然而,內(nèi)部微小缺陷一直是MLCC檢測的難點(diǎn)之一,它嚴(yán)重影響到產(chǎn)品的可靠性,但卻難以發(fā)現(xiàn)。為了解決這個(gè)問題,超聲波探傷方法被引入
2024-01-16 10:53:00326 該例程用到了差異模型,將一個(gè)或多個(gè)圖像同一個(gè)理想圖像做對比,去找到明顯的不同。進(jìn)而鑒定出有缺陷的物體。差異模型的優(yōu)勢是可以直接通過它們的灰度值做比較,并且通過差異圖像,比較可以被空間地加權(quán)。
2024-01-14 14:06:56231 本篇依據(jù)IPC-A-600標(biāo)準(zhǔn)中對于PCB驗(yàn)收中提到的主要外觀缺陷進(jìn)行說明; ?對于不同缺陷的接受標(biāo)準(zhǔn),IPC標(biāo)準(zhǔn)中已有明確說明,不再贅述; 本文側(cè)重于缺陷的產(chǎn)生過程及改善方法,僅供參考;?PCB
2024-01-09 13:48:061 下面就常見的焊接缺陷、外觀特點(diǎn)、危害、原因分析進(jìn)行詳細(xì)說明。
2023-12-28 16:17:09190 基于機(jī)器視覺技術(shù)的玻璃質(zhì)量檢測流程:產(chǎn)品經(jīng)過光學(xué)系統(tǒng),LED紅光垂直(或其他角度)入射待檢測玻璃后,若玻璃中存在缺陷,CCD相機(jī)的靶面檢測到不均勻的出射光,然后圖像采集卡對輸出的信號進(jìn)行實(shí)時(shí)采集并將
2023-12-22 16:09:09188 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《RA生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴解決方案-Aizip缺陷檢測.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-12-21 09:55:250 目前許多電路板的制造廠商己經(jīng)采用一些內(nèi)置電路測試(in-circuittest簡稱ICT)或者說X射線技術(shù)來檢測焊點(diǎn)的質(zhì)量狀況。它們將有助于消除由于印刷工藝操作所產(chǎn)生的缺陷,但是這些方式不能監(jiān)測
2023-12-18 16:18:19121 。 一、光學(xué)檢測方法 光學(xué)檢測方法是一種常用的電子元件缺陷檢測技術(shù),它利用光學(xué)原理對元件進(jìn)行檢測。常見的光學(xué)檢測方法包括顯微鏡檢測和高分辨率成像技術(shù)。 顯微鏡檢測:顯微鏡是一種常用的工具,可以放大被檢測物體的細(xì)節(jié)。在
2023-12-18 14:46:20371 在芯片生產(chǎn)制造過程中,各工藝流程環(huán)環(huán)相扣,技術(shù)復(fù)雜,材料、環(huán)境、工藝參數(shù)等因素的微變常導(dǎo)致芯片產(chǎn)生缺陷,影響產(chǎn)品良率。
2023-11-30 18:24:13941 現(xiàn)有的FPC缺陷檢測算法多衍生于PCB檢測算法,但受本身獨(dú)特性限制,F(xiàn)PC板缺陷要求更高,檢測樣板尺寸更大,樣板成像易變形,使得針對PCB板的缺陷檢測算法不能直接套用FPC板的檢測算法,需要根據(jù)FPC板實(shí)際線路特征制定與之適宜的檢測算法。
2023-11-30 15:29:26119 蔡司 自動缺陷檢測:適用于您的應(yīng)用領(lǐng)域的AI軟件 蔡司自動化缺陷檢測機(jī)器學(xué)習(xí)軟件將人工智能應(yīng)用于3D CT和2D X射線系統(tǒng),樹立了新的標(biāo)桿,可對缺陷或異常(不規(guī)則)進(jìn)行檢測、定位與分類,同時(shí)通過
2023-11-15 11:14:24221 蔡司自動缺陷檢測 適用于您的應(yīng)用領(lǐng)域的AI軟件 蔡司自動化缺陷檢測機(jī)器學(xué)習(xí)軟件將人工智能應(yīng)用于3D CT和2D X射線系統(tǒng),樹立了新的標(biāo)桿,可對缺陷或異常(不規(guī)則)進(jìn)行檢測、定位與分類,同時(shí)通過讀取
2023-11-14 11:27:27212 缺陷檢測是工業(yè)視覺領(lǐng)域非常重要的應(yīng)用之一。幾乎所有的工業(yè)產(chǎn)品在流入市場之前都會有缺陷檢測的環(huán)節(jié),目的是確保產(chǎn)品是合格的。
2023-11-14 11:06:38369 缺陷可能會降低電池的性能甚至導(dǎo)致電池失效。因此,對電極片的缺陷進(jìn)行及時(shí)、準(zhǔn)確的檢測是非常必要的。 電極片常見的缺陷包括: 1. 粘結(jié)不良:電極片是由電池活性材料和導(dǎo)電劑混合而成,如果粘結(jié)不良,會導(dǎo)致活性材料在充放電過
2023-11-10 14:54:13694 工業(yè)制造領(lǐng)域中,產(chǎn)品質(zhì)量的保證是至關(guān)重要的任務(wù)之一。然而,人工的檢測方法不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力,而且容易受到主觀因素的影響,從而降低了檢測的準(zhǔn)確性和一致性。近年來,基于深度學(xué)習(xí)的技術(shù)在工業(yè)缺陷檢測領(lǐng)域取得了顯著的突破,其憑借其出色的特征學(xué)習(xí)和自動化能力,逐漸成為工業(yè)缺陷檢測的熱門方向。
2023-10-24 09:29:27470 機(jī)器視覺應(yīng)用比較廣,例如FPD檢測等,工業(yè)相機(jī)助力顯示屏進(jìn)行缺陷檢測,提高產(chǎn)品品質(zhì)。
2023-10-16 16:09:53780 是鑄浩過程中必不可少的,而對鑄件內(nèi)部質(zhì)量缺陷的檢測一般可經(jīng)過X射線對鑄件進(jìn)行無損檢測,判斷缺陷和質(zhì)量,對雜亂架錢鑄件,有時(shí)需對其內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行檢查,以承以其是否契合
2023-10-13 14:51:47247 方法多采用傳統(tǒng)機(jī)器視覺算法,通過圖像形態(tài)學(xué)處理與特征提取進(jìn)行缺陷識別,往往需要根據(jù)不同形態(tài)的缺陷特征,設(shè)計(jì)不同的特征提取與識別算法。鋁型材表面缺陷形態(tài)不規(guī)則、位置隨機(jī)且大小不一,采用傳統(tǒng)機(jī)器視覺缺陷識別方法進(jìn)行鋁型材缺陷識別,難以同時(shí)滿足檢測精度與效率的要求。
2023-10-08 15:30:01474 采用機(jī)器視覺技術(shù)對PIN針外觀瑕疵進(jìn)行檢測。首先,通過高分辨率相機(jī)對PIN針進(jìn)行圖像采集,并對圖像進(jìn)行預(yù)處理,包括去噪、增強(qiáng)和角度校正等。然后,通過特征提取算法提取PIN針的關(guān)鍵特征,如長度、直徑、彎曲度等。最后,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建瑕疵識別模型,并利用已標(biāo)注的訓(xùn)練樣本對模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。
2023-10-07 14:05:57534 首先使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取輸入圖像特征圖,然后使用分類網(wǎng)絡(luò)、回歸網(wǎng)絡(luò)、中心度網(wǎng)絡(luò)對特征圖上的所有特征點(diǎn)逐個(gè)進(jìn)行檢測,分類網(wǎng)絡(luò)輸出原圖上以此特征點(diǎn)為中心的區(qū)域所含缺陷類別,回歸網(wǎng)絡(luò)輸出原圖上以此特征
2023-09-28 09:41:27187 表面缺陷是工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)中不可避免的問題,如果不及時(shí)發(fā)現(xiàn)處理,將會影響產(chǎn)品的外觀質(zhì)量及性能,導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)效益下降?,F(xiàn)如今,基于機(jī)器視覺的表面檢測方法在很多現(xiàn)代化企業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用,在文中將分析主流機(jī)器視覺檢測方法的優(yōu)缺點(diǎn),并指出現(xiàn)有機(jī)器視覺檢測技術(shù)存在的問題和對以后的發(fā)展趨勢做進(jìn)一步的展望。
2023-09-27 11:09:53336 圖像傳感器利用攝像元件 CCD 的每個(gè)像素的濃度(明暗) 數(shù)據(jù),根據(jù)濃度的變化來檢測瑕疵或邊緣部??紤]到處理全部像素?cái)?shù)據(jù)所需時(shí)間過長,同時(shí)一些不必要的噪點(diǎn)數(shù)據(jù)會影響檢查的結(jié)果,因此在本公司生產(chǎn)的 CV 系列中,采用由數(shù)個(gè)像素構(gòu)成的小“分割”的平均濃度,通過與周圍的平均濃度進(jìn)行對比的方法來檢測瑕疵。
2023-09-27 10:54:34487 一、簡介
缺陷檢測加速應(yīng)用程序是一個(gè)機(jī)器視覺應(yīng)用程序,它通過使用計(jì)算機(jī)視覺庫功能自動檢測芒果中的缺陷并在高速工廠管道中進(jìn)行分類。
缺陷檢測應(yīng)用
這是在Xilinx SOM嵌入式平臺上開發(fā)的缺陷檢測
2023-09-26 15:17:29
CCD視覺檢測系統(tǒng)由攝像機(jī)、光源、鏡頭、控制軟件等部分組成。系統(tǒng)通過攝像機(jī)攝取被檢測網(wǎng)布的圖像,然后將圖像傳輸?shù)娇刂栖浖?b class="flag-6" style="color: red">進(jìn)行處理??刂栖浖D像進(jìn)行分析處理,如果發(fā)現(xiàn)有漏件、錯(cuò)誤擺放等問題,就會產(chǎn)生報(bào)警信號,提醒操作人員進(jìn)行修整。
2023-09-25 15:41:05481 針對軟包裝鋰離子電池表面圖像凸點(diǎn)缺陷對比度低、反光、凹凸不平,難以進(jìn)行準(zhǔn)確檢測與識別的問題,本文作者在頻域上使用高斯濾波對圖像進(jìn)行處理,再將處理后的圖像用深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行進(jìn)一步檢測。
2023-09-25 10:54:40370 。 PET飲料瓶垂直載壓測定儀的設(shè)計(jì)原理是通過模擬實(shí)際使用中瓶子可能遭受的各種垂直壓力情況,來測試瓶子的抗壓性能。在測試過程中,被測瓶子會被放置在測試平臺的指
2023-09-22 17:06:13
飲料瓶垂直負(fù)荷測定儀 PET瓶垂直載壓儀是一種專門用于測試PET瓶(聚對苯二甲酸乙二酯瓶)抗壓性能的設(shè)備。這種設(shè)備的設(shè)計(jì)原理基于PET瓶在運(yùn)輸和使用過程中可能會遭受各種垂直壓力的情況,因此
2023-09-22 16:57:24
缺陷檢測在電子制造業(yè)中是非常重要的應(yīng)用。然而,由于存在的缺陷多種多樣,傳統(tǒng)的機(jī)器視覺算法很難對缺陷特征進(jìn)行完全建模和遷移缺陷特征,致使傳統(tǒng)機(jī)器視覺算法可重復(fù)使用性不是很大,并且需要區(qū)分工作條件,這將
2023-09-22 12:19:00449 。 該設(shè)備是一種專門用于檢測塑料瓶、礦泉水瓶和飲料瓶等瓶子底部是否平整,以及是否符合密封性要求的設(shè)備。該檢測儀運(yùn)用先進(jìn)的圖像處理和機(jī)器視覺技術(shù),能夠快速
2023-09-21 17:28:51
;PET飲料瓶垂直載壓測定儀的設(shè)計(jì)原理是通過模擬實(shí)際使用中瓶子可能遭受的各種垂直壓力情況,來測試瓶子的抗壓性能。在測試過程中,被測瓶子會被放置在測試平臺的指定位置
2023-09-21 17:12:54
塑料瓶密封性檢測儀 在食品包裝領(lǐng)域,密封性檢測至關(guān)重要。無論是塑料瓶、飲料瓶、寵物食品包裝還是罐頭瓶,良好的密封性是確保食品安全和延長產(chǎn)品保質(zhì)期的關(guān)鍵因素。為了助力食品行業(yè)更好地控制包裝
2023-09-21 17:09:32
在機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)工作流程中,主要分為圖像信息獲取、圖像信息處理和機(jī)電系統(tǒng)執(zhí)行檢測結(jié)果3個(gè)部分,另外根據(jù)系統(tǒng)需要還可以實(shí)時(shí)地通過人機(jī)界面進(jìn)行參數(shù)設(shè)置和調(diào)整。
當(dāng)被檢測的對象運(yùn)動到某一設(shè)定時(shí)會被傳感器
2023-09-19 06:34:07
X射線檢測儀是一種非破壞性檢測工具,廣泛應(yīng)用于工業(yè)、醫(yī)療和其他領(lǐng)域。在工業(yè)領(lǐng)域,X射線檢測儀主要用于檢測材料和構(gòu)件的內(nèi)部缺陷。以下是X射線檢測儀可以檢測到的一些常見缺陷: 1. 裂紋:如焊縫中的裂紋
2023-09-18 15:53:42393 操作視頻見B站連接:aidlux模型優(yōu)化+工業(yè)缺陷檢測~~完美用我的華為手機(jī)實(shí)現(xiàn)缺陷檢測的推理[bilibiliaidlux模型優(yōu)化+工業(yè)缺陷檢測~~完美用我的華為手機(jī)實(shí)現(xiàn)缺陷檢測的推理
2023-09-13 21:56:33398 缺陷檢測的原理可以基于人工智能或機(jī)器視覺進(jìn)行解釋。 在人工智能領(lǐng)域,缺陷檢測主要通過采集數(shù)據(jù)、特征提取、模型訓(xùn)練和測試、模型優(yōu)化以及模型部署等步驟,利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來檢測產(chǎn)品缺陷。對于檢測板材表面
2023-09-09 13:20:57
網(wǎng)布CCD視覺檢測系統(tǒng)由攝像機(jī)、光源、鏡頭、控制軟件等部分組成。系統(tǒng)通過攝像機(jī)攝取被檢測網(wǎng)布的圖像,然后將圖像傳輸?shù)娇刂栖浖?b class="flag-6" style="color: red">進(jìn)行處理。控制軟件對圖像進(jìn)行分析處理,如果發(fā)現(xiàn)有漏織、斷織等問題,就會
2023-09-08 13:31:57486 ,可能會產(chǎn)生一些內(nèi)部缺陷,如空洞、裂紋、偏移、橋接等。這些缺陷往往無法通過外觀檢查發(fā)現(xiàn),但可能會影響封裝的性能和可靠性。X射線檢測可以提供封裝內(nèi)部的圖像,提供對內(nèi)部缺陷的直接觀察。 ? 檢測焊點(diǎn)質(zhì)量 在半導(dǎo)體封裝中,
2023-08-29 10:10:45385 通過多種機(jī)構(gòu)方案將前道工序的產(chǎn)品取至檢測設(shè)備中,產(chǎn)品在三個(gè)檢測工位中流轉(zhuǎn)檢測,檢測完成后,產(chǎn)品擺盤或剔除至不良盒中。
2023-08-28 10:34:52184 在電子設(shè)備的制造和維修過程中,準(zhǔn)確地檢測電子元器件的外觀是至關(guān)重要的。通過仔細(xì)觀察元器件的外觀,我們可以判斷其質(zhì)量和可靠性,以確保設(shè)備的正常運(yùn)行。以下是一些簡單而有效的技巧,可幫助您檢測電子元器件的外觀。
2023-08-22 09:40:29545 全球首款不用設(shè)置參數(shù)的AVIAVI外觀檢查機(jī),用于檢查線路板外觀是否存在缺陷,可減少產(chǎn)品報(bào)廢,保障產(chǎn)品質(zhì)量。在AI的加持下,AVI發(fā)揮出了更大的價(jià)值:更高的檢測效率、更準(zhǔn)確的測量標(biāo)準(zhǔn)、更可靠的檢測
2023-08-18 09:40:102105 在機(jī)器視覺表面缺陷檢測系統(tǒng)中,鏡頭與相機(jī)的組合對于中密度板表面缺陷圖像的質(zhì)量有著直接的影響,相機(jī)成像原理如上圖 所示。在采集圖像時(shí),鏡頭必須能夠完整的照亮相機(jī)的傳感器區(qū)域,以避免陰影和漸暈的產(chǎn)生。
2023-08-17 14:51:19428 、形狀特征三個(gè)方面總結(jié)了傳統(tǒng)機(jī)器視覺表面缺陷檢測方法在工業(yè)產(chǎn)品表面缺陷檢測中的應(yīng)用。其次,從監(jiān)督法、無監(jiān)督法、弱監(jiān)督法三個(gè)方面論述了近年來基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的工業(yè)產(chǎn)品表面缺陷檢測的研究現(xiàn)狀。然后,系統(tǒng)總結(jié)
2023-08-17 11:23:29529 AI視覺檢測設(shè)備具備更高的效率和更精準(zhǔn)的檢測產(chǎn)品外觀尺寸能力,實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)環(huán)節(jié)的自動化,從而有效提升生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本,并且極大地提升了產(chǎn)品質(zhì)量。
2023-08-16 13:16:58451 工業(yè)CT內(nèi)部缺陷掃描檢測設(shè)備是一種先進(jìn)的非破壞性檢測技術(shù),通過采集物體內(nèi)部的X射線圖像并重構(gòu)三維立體模型,以揭示材料內(nèi)部的結(jié)構(gòu)和特征。它在現(xiàn)代制造業(yè)和科學(xué)研究領(lǐng)域中具有重要地位,是無損評估和質(zhì)量
2023-08-10 17:13:351035 壓鑄模的磨損缺陷是由熱、化學(xué)腐蝕及機(jī)械載荷三方面因素造成。壓鑄模長時(shí)間在高溫條件下工作,會使模具零件表面材料的強(qiáng)度降低,這樣更容易受到熔融金屬液的沖擊侵蝕。為保證壓鑄制件的質(zhì)量,生產(chǎn)過程中會進(jìn)行保壓,有可能會使模具零件型腔表面出現(xiàn)刮傷等情況,在新傷與侵蝕的共同作用下導(dǎo)致磨損更加嚴(yán)重。
2023-08-03 11:26:21718 ,會對設(shè)施和環(huán)境安全造成嚴(yán)重威脅。因此,針對管道的缺陷檢測與識別是一個(gè)非常重要的研究方向。下面安泰電子將為大家詳細(xì)介紹電壓放大器在管道缺陷檢測中的應(yīng)用。 圖:ATA-2000系列高壓放大器 確定缺陷位置 在管道缺陷檢測中
2023-07-26 16:57:13263 1. 摘要 CVPR VISION 23挑戰(zhàn)賽第1賽道 "數(shù)據(jù)智能缺陷檢測 "要求參賽者在數(shù)據(jù)缺乏的環(huán)境下對14個(gè)工業(yè)檢測數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)例分割。本論文的方法聚焦于在有限訓(xùn)練樣本的場景下提高缺陷掩模
2023-07-18 15:28:12364 本文采用Halcon圖像處理軟件來搭建工業(yè)標(biāo)簽表面缺陷檢測的檢測系統(tǒng),主要檢測過程為:利用工業(yè)相機(jī)對傳送帶上待檢的工業(yè)標(biāo)簽進(jìn)行圖像采集和預(yù)處理,最后通過模板配準(zhǔn)檢測出缺陷所在的區(qū)域。
2023-07-13 12:19:56770 電阻/電容的外觀檢測案例 視覺檢測系統(tǒng) 電阻/電容的外觀檢測案例分析:檢測內(nèi)容:是否有本體缺陷、刮傷、崩邊,是否有破損、臟污、異色。檢測過程說明:1、通過圖像攝取
2023-07-04 11:51:09
影響產(chǎn)品品質(zhì)的因素多種多樣,例如外觀品質(zhì)、功能品質(zhì)、性能品質(zhì)等。用戶和生產(chǎn)企業(yè)對產(chǎn)品質(zhì)量的要求越來越高,除了較高的功能品質(zhì)和性能品質(zhì)之外,對外觀品質(zhì)的要求也在逐年提高,即良好的表面質(zhì)量。
2023-07-03 14:45:00387 表面缺陷檢測是機(jī)器視覺技術(shù)的一種,通常是指檢測物品表面的瑕疵,利用計(jì)算機(jī)視覺模擬人眼視覺的功能,對圖像進(jìn)行采集、處理和計(jì)算,最后對特定物體進(jìn)行實(shí)際檢測、控制和應(yīng)用。
2023-06-30 11:50:20358 機(jī)器視覺檢測設(shè)備原理 機(jī)器視覺缺陷檢測的原理是基于人眼檢驗(yàn)?zāi)M,用簡單的歸納思維來識別,如同生活當(dāng)中醫(yī)生診斷患者一樣,這是一種典型的歸納和歸類行為,從最古老的視覺、嗅覺、詢問和切割,到今天
2023-06-29 11:37:38347 機(jī)器視覺檢測裝置 機(jī)器視覺自動化檢測設(shè)備在工業(yè)檢測領(lǐng)域中占有越來越重要的地位,機(jī)器視覺檢測技術(shù)的出現(xiàn)大大提高了檢測系統(tǒng)的效率,其機(jī)器視覺自動化檢測系統(tǒng)還可以進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析。 機(jī)器視覺自動化檢測
2023-06-29 11:26:39267 機(jī)器視覺檢測系統(tǒng) 機(jī)器視覺系統(tǒng)是怎樣檢測產(chǎn)品外觀缺陷的呢? 機(jī)器視覺檢測技能替代了在傳統(tǒng)工業(yè)檢測,在傳統(tǒng)工業(yè)檢測技能需要大量的人工品鑒挑選。不只印象生產(chǎn)功率慢,而且在人疲勞心情狀態(tài)既有可能帶來不可
2023-06-29 11:17:30468 鐘表行業(yè)的組裝件都是微型零部件,比如表扣,它在生產(chǎn)過程中對于關(guān)鍵位置尺寸檢測非常費(fèi)時(shí)費(fèi)力。隨著科技的發(fā)達(dá),現(xiàn)在可以通過圖像處理、計(jì)算機(jī)和成像的技術(shù),利用機(jī)器視覺檢測的方式進(jìn)行工業(yè)產(chǎn)品缺陷、尺寸檢測
2023-06-28 14:30:39
、有漏檢、檢驗(yàn)不到位、檢驗(yàn)馬虎等問題——視覺檢測給客戶帶來改善——視覺檢測系統(tǒng)是指由相機(jī)鏡頭將產(chǎn)品捕捉,通過圖像進(jìn)行檢測分析產(chǎn)品是否缺陷/瑕疵,后將數(shù)據(jù)整理匯總系
2023-06-28 14:28:26
樣本少的情況下實(shí)現(xiàn)高精度的檢測呢?目前有兩種方法,一種是小樣本學(xué)習(xí),另一種是用GAN。本文將介紹一種GAN用于無缺陷樣本產(chǎn)品表面缺陷檢測。 ? 深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺主流領(lǐng)域已經(jīng)應(yīng)用的很成熟,但是在工業(yè)領(lǐng)域,比如產(chǎn)品表面缺
2023-06-26 09:54:04687 缺陷檢測是工業(yè)生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié),其檢測結(jié)果的好壞直接影響著產(chǎn)品的質(zhì)量。而在現(xiàn)實(shí)場景中,但產(chǎn)品瑕疵率非常低,甚至是沒有,缺陷樣本的不充足使得需要深度學(xué)習(xí)缺陷檢測模型準(zhǔn)確率不高。如何在缺陷樣本
2023-06-26 09:49:01549 、手機(jī)玻璃瓶屏表面缺陷檢測。3、鋼板表面缺陷檢測。4、印刷品/大型包裝紙箱表面缺陷檢測。照射原理選型指南性能參數(shù)尺寸示意圖機(jī)器視覺光源——線光源采用大功率亮高亮LE
2023-06-25 11:02:02
統(tǒng)和運(yùn)動控制系統(tǒng)。系統(tǒng)對漆面缺陷檢測的過程和結(jié)果全程保存在本地電腦數(shù)據(jù)庫上,同時(shí)可以與車間管理系統(tǒng)對接,實(shí)現(xiàn)檢測結(jié)果的分類查詢、匯總分析功能。
2023-06-19 10:12:481924 工業(yè)機(jī)器視覺的目標(biāo)之一是開發(fā)計(jì)算機(jī)和電子系統(tǒng),以取代人類視覺在工業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量控制中。卷筒紙檢測系統(tǒng)目前用于許多應(yīng)用中的缺陷檢測和質(zhì)量控制,例如制造高壓電纜絕緣、紙張、塑料袋、鋼條、燃料顆粒、芯片包裝
2023-06-17 15:31:21611 NO 1. AOI 測試作用 AOI(Automated Optical Inspection)的全稱是自動光學(xué)檢測,在生產(chǎn)過程中,對電池片的外觀缺陷和顏色進(jìn)行分選。 NO 2. AOI 檢測
2023-06-16 14:20:161090 可以隨著工藝流程調(diào)整和升級。
二、工業(yè)AI視覺檢測系統(tǒng)的工作原理
工業(yè)AI視覺檢測系統(tǒng)的工作原理包括以下幾個(gè)步驟:
1.圖像采集:系統(tǒng)首先通過高分辨率的攝像頭或彩色相機(jī)對產(chǎn)品進(jìn)行拍攝,以獲取高清晰度
2023-06-15 16:21:56
Modzy在云中和邊緣部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。他們構(gòu)建了上面的演示,以向他們的制造客戶展示在工廠中使用機(jī)器學(xué)習(xí)來檢測缺陷是多么容易和經(jīng)濟(jì)實(shí)惠。
2023-06-12 10:37:19193 現(xiàn)在,機(jī)器視覺在工業(yè)檢測、包裝印刷、食品工業(yè)、航空航天、生物醫(yī)學(xué)工程、軍事科技、智能交通、文字識別等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。
2023-06-09 09:35:23314 AI視覺是一種基于計(jì)算機(jī)視覺和人工智能技術(shù)的前沿技術(shù),可應(yīng)用于各種質(zhì)檢場景。通過該技術(shù),可以迅速檢測產(chǎn)品外觀缺陷、零件缺陷、裝配誤差等問題,進(jìn)一步強(qiáng)化產(chǎn)品的質(zhì)量和穩(wěn)定性。當(dāng)然,這項(xiàng)技術(shù)還需要進(jìn)一步
2023-06-08 10:52:17946 蔡司工業(yè)CT自動缺陷檢測軟件可以可靠、快速和自動地檢測和評估鑄件中即使是最小的缺陷。機(jī)器學(xué)習(xí)使之成為可能!您的優(yōu)勢:僅需60秒即可進(jìn)行缺陷分析可靠的評估綜合報(bào)告檢測鑄件缺陷在復(fù)雜的鑄件制造過程中
2023-06-07 16:33:07334 有無缺失等進(jìn)行圖像處理,視覺檢測、無漏檢,提升產(chǎn)品良品率。機(jī)器視覺檢測在一些不適合人工作業(yè)的危險(xiǎn)工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合,用機(jī)器視覺來替代人工視覺。蘇州
2023-06-05 11:39:35
過程中表面不可避免地會出現(xiàn)裂紋、劃痕、凸起等不良特征,厚度未達(dá)標(biāo)或帶有缺陷的石墨片未被及時(shí)剔除,裝配到紐扣電池中,則直接影響電池品質(zhì)。針對石墨片厚度及缺陷檢測,昂視
2023-06-05 10:26:37434 AOI(Automated Optical Inspection)的全稱是自動光學(xué)檢測,在生產(chǎn)過程中,對電池片的外觀缺陷和顏色進(jìn)行分選。
2023-06-02 14:45:532675 。 電路板常見焊接缺陷有很多種,下面為常見的幾種焊接缺陷: 一、虛焊 1、外觀特點(diǎn)焊錫與元器件引線或與銅箔之間有明顯黑色界線,焊錫向界線凹陷。 2、危害不能正常工作。 3、原因分析 1) 元器件
2023-06-01 14:34:40
NO 1. AOI 測試作用 AOI(Automated Optical Inspection)的全稱是自動光學(xué)檢測,在生產(chǎn)過程中,對電池片的外觀缺陷和顏色進(jìn)行分選。 NO 2. AOI 檢測
2023-05-31 11:13:201771 機(jī)器視覺檢測與機(jī)器視覺定位是兩種重要的機(jī)器視覺應(yīng)用技術(shù),主要區(qū)別在于檢測對象和應(yīng)用領(lǐng)域不同。機(jī)器視覺檢測技術(shù)可以用于檢測產(chǎn)品的外觀、尺寸、密封性、移動對象、顏色缺陷、形狀缺陷等,廣泛應(yīng)用于工業(yè)、醫(yī)療
2023-05-30 17:10:33681 X-ray檢測儀可以實(shí)現(xiàn)對汽車零部件內(nèi)部結(jié)構(gòu)的變形的檢測,可以將X射線展開來查看,以便檢測汽車零部件內(nèi)部結(jié)構(gòu)變形情況,以確保零部件的質(zhì)量。 (2)檢測外觀的缺陷 通過X-ray檢測儀,可以檢測汽車零部件外觀上的缺陷,如拋光不良、外觀裂紋、表面銹蝕
2023-05-29 16:23:49425 高效、準(zhǔn)確的自動化紡織品缺陷檢測方案已成為生產(chǎn)企業(yè)提高效率、降低成本、提高產(chǎn)品質(zhì)量的必要手段。方案簡介紡織品缺陷檢測是指基于圖像處理、機(jī)器視覺和人工智能等技術(shù),通過對紡織品圖像進(jìn)行分析、識別和分類,快速
2023-05-16 11:24:341062 太陽能電池板是光伏發(fā)電系統(tǒng)的核心組件,其質(zhì)量的好壞關(guān)系到光伏發(fā)電系統(tǒng)的工作效率和使用壽命。因此,定期對太陽能電池板進(jìn)行缺陷檢測是必要的。太陽能電池板缺陷檢測是確保太陽能電池板性能的重要環(huán)節(jié),通常可以分為以下幾類:
2023-04-24 16:11:161718 同時(shí)這種測量也不適用于現(xiàn)代化的管理,已不能滿足如今高效高速的生產(chǎn)要求,所以汽車零部件檢測逐步利用機(jī)器視覺代替人工檢測,以提高工作效率、準(zhǔn)確率,還可以降低人工成本。
2023-04-24 10:04:37464 將機(jī)器視覺系統(tǒng)應(yīng)用于汽車零部件成型產(chǎn)品的內(nèi)徑尺寸測量、外徑尺寸測量、外觀缺陷檢測等,工業(yè)相機(jī)和工業(yè)鏡頭的完美配合所帶來的高精準(zhǔn)度、高穩(wěn)定性、高通用性大大提高了工作效率,幫助用戶縮短了產(chǎn)品的檢測時(shí)間,提高了檢測結(jié)果精確度。
2023-04-18 09:29:59760 如圖,第十二道主流程為FQC。FQC的目的:FQC即final quality control,最終品質(zhì)控制。在這道工序主要是對PCB的外觀進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)外觀,大家可能覺得就沒有什么流程了吧?其實(shí)
2023-04-14 11:53:26
如圖,第十二道主流程為FQC。FQC的目的:FQC即final quality control,最終品質(zhì)控制。在這道工序主要是對PCB的外觀進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)外觀,大家可能覺得就沒有什么流程了吧?其實(shí)
2023-04-14 11:43:02
中汽協(xié)發(fā)布的最新數(shù)據(jù)顯示,今年1~2月,國內(nèi)新能源汽車產(chǎn)銷分別完成97.7萬輛和93.3萬輛,同比分別增長18.1%和20.8%。隨著新能源汽車補(bǔ)貼退坡,國內(nèi)新能源汽車市場的增速出現(xiàn)明顯波動,當(dāng)整體性的高增長不再延續(xù),車企更需要以硬實(shí)力守疆拓土,與其深度綁定的動力電池行業(yè)也迎來更嚴(yán)苛的標(biāo)準(zhǔn)。回望新能源汽車行業(yè)激流勇進(jìn)的這些年,動力電池始終是居高不下的熱門話題
2023-04-14 09:38:09803 為構(gòu)建高性能的缺陷檢測平臺,雙方首先從基礎(chǔ)架構(gòu)入手,根據(jù)總部云數(shù)據(jù)中心、各產(chǎn)線的生產(chǎn)管理系統(tǒng)、各類檢測設(shè)備在缺陷檢測流程中的不同作用,以及所處的不同場景帶來的特定需求,設(shè)計(jì)出 “云 - 邊 - 端” 協(xié)同的方案。
2023-04-03 09:31:51752 電池視覺檢測存在的挑戰(zhàn) 圓柱電池形狀不規(guī)則,表面有許多凹凸不平的細(xì)節(jié),需要機(jī)器視覺系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識別和處理。其次圓柱電池的缺陷種類較多,例如凹陷、裂紋、破損、污漬等,需要機(jī)器視覺系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確區(qū)分和識別。最后圓柱
2023-03-30 16:09:49683 以人工智能和計(jì)算器視覺為基礎(chǔ)研究開發(fā)了工業(yè)產(chǎn)品缺陷檢測技術(shù),能準(zhǔn)確地鑒別工業(yè)生產(chǎn)中的各種缺陷,對不同質(zhì)量的工業(yè)產(chǎn)品加以區(qū)別,極大的提高了檢測效率,提高產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量,以Al為制造企業(yè)賦能,完成
2023-03-24 11:52:141297
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