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视觉在线检测厂家地址价格合理「在线咨询」

发布时间:2021-11-11 21:53:00        作者:迈迅威视觉










视觉检测设备就是通过计算法和图像处理的技术,模仿人检测产品的办法去检测产品的外观不良,人工检测产品是需要抓住步骤来进行,通过人的眼睛把产品的信息传送给大脑,判断这个产品是良品还是不良品。视觉检测和人工检测的原理是差不多的,但是自动化视觉检测设备不论是精度、效率、性能等,都是比人工检测要高出很多的。很多的企业现在对视觉检测设备了解的不是很清楚,很疑惑,为什么视觉检测设备会给企业带来更高的效率,下面,我们一起来了解一下:

   :机器视觉代替人工,机器视觉全程都是自动化操作,一台机器可以代替三到四个人工。

   第二:视觉检测设备的速度可达300-1200/分钟,精度可达0.001mm,准确率高达99.9%,这在一定程度上大大的提高了生产效率。

   第三:自动化检测设备可以不间断的二十四小时运作。

   第四:检测速度,效果稳定。





早的机器视觉提出开始与上个视觉60年代,随后1973年,美国自然科学会制定了1973-1982 视觉系统和机器人的发展计划,并研究成功了一些实用的视觉系统,应用于机械手定位、集成电路生产、电子产品装配、饮料罐装的检验等场合;后来在PCB制作工艺中也采用机器视觉系统,用于印制电路板的质量监测等。除了在生产制造领域外,***领域也广泛应用,如精的制导系统等,的自动导航等;还有CV也应用在生物实验等领域,用于监测生物各个生产规律,通过加速视频播放来呈现生物生长等过程;在汽车自动驾驶领域,CV芯片也有不断深入的应用。



在当今这个时代,计算机视觉领域呈现出很多新的趋势,其中显著的一个,就是应用的性增长。除了手机、个人电脑和工业检测之外,计算机视觉技术在智能安防、机器人、自动驾驶、智慧医、、增强现实(AR)等领域都出现了各种形态的应用方式。计算机视觉迎来了一个应用性增长的时代,目前的应用如下图所示,主要以运动控制为主。随着各个领域技术不断发展,许多科技巨头也开始了在图像识别和人工智能领域的布局,Facebook签下的人工智能Yann LeCun重大的成就就是在图像识别领域,其提出的LeNet为代表的卷积神经网络,在应用到各种不同的图像识别任务时都取得了不错效果,被认为是通用图像识别系统的代表之一;Google 借助模拟神经网络“DistBelief”通过对数百万份YouTube 视频的学习自行掌握了猫的关键特征,这是机器在没有人帮助的情况下自己读懂了猫的概念。这也能看出国技公司对图像识别技术以及人工智能技术的重视程度。





易拉罐空罐视觉检测系统,可在保证生产线不停机持续运行的情况下,高速检测产品外观质量缺陷,及时发现并剔除不良品,而且可将检测图像实时显示,不良品图像自动保存,还可进行数据统计。该系列检测设备目前已在啤酒厂、饮料厂、易拉罐厂的灌装生产线上得到成功应用,检测效果良好。若客户还有特殊要求,也可进行设备的非标定制。


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