檢測 文章 進入檢測技術(shù)社區(qū)
揭秘中科微至RGB-D智能立體相機視覺識別技術(shù)
- 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(shù)原理中科微至的RGB-D智能立體相機,結(jié)合RGB和深度數(shù)據(jù),能夠精準(zhǔn)識別和定位目標(biāo)的三維空間位置。采用智能深度學(xué)習(xí)算法,快速處理圖像并準(zhǔn)確識別目標(biāo)。獲取目標(biāo)的深度信息后,轉(zhuǎn)化為三維點云數(shù)據(jù),并去除噪聲,更精確地表達目標(biāo)的三維結(jié)構(gòu)。最后,結(jié)合2D圖像分割和3D點云信息,實現(xiàn)目標(biāo)在三維空間的精確定位和跟蹤。產(chǎn)品優(yōu)勢在實現(xiàn)目標(biāo)的3D識別和定位方面,該相機具備顯著的優(yōu)勢:高效性:結(jié)合2D
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創(chuàng)科視覺引領(lǐng)革新,助力汽車?yán)走_組裝與全檢無縫對接
- 相對于傳統(tǒng)的汽車?yán)走_組裝質(zhì)量檢測主要依賴人工目檢和簡單的測試設(shè)備不同,機器視覺技術(shù)以其高效、精準(zhǔn)、非接觸式的特點,正逐漸成為汽車?yán)走_組裝質(zhì)量檢測的新選擇。通過引入機器視覺系統(tǒng),我們可以實現(xiàn)對雷達組裝過程中多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)的自動化檢測,包括但不限于:零件有無、組件定位與識別、PCB針腳、外觀缺陷檢測、尺寸測量等。創(chuàng)科視覺雷達項目組裝全檢測試機外膽有無/ 探芯面檢測檢測項目:1.外膽有無檢測,2.探芯面缺陷檢測;3.探芯顏色。檢測標(biāo)準(zhǔn):1.具備RGB識別功能;2.劃痕>2mmx0.2mm,顆粒>0.2
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中科融合自主研發(fā)的MEMS微振鏡投射芯片,看芯片“小強”如何精準(zhǔn)打光
- 芯片跌落測試可以評估芯片在跌落或沖擊情況下的機械強度和可靠性、檢測芯片封裝材料和焊接的可靠性、驗證芯片內(nèi)部結(jié)構(gòu)和連接的穩(wěn)定性,以防止內(nèi)部部件松動或脫落、評估芯片在實際使用中受到物理沖擊時的性能損壞情況。本次中科融合MEMS芯片直接跌落演示為極端場景演示,沖擊性遠高于常規(guī)跌落測試強度。MEMS微振鏡投射芯片是實現(xiàn)動態(tài)結(jié)構(gòu)光條紋投影的核心部件,其每秒鐘會產(chǎn)生數(shù)萬次的振動,整個生命周期需要振動數(shù)千億次,且每一次光學(xué)掃描都要非常精準(zhǔn),對可靠性、準(zhǔn)確性要求極其苛刻。生而強悍:高可靠 超精準(zhǔn)中科融合自主研發(fā)的MEMS
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視覺龍動力電池裝配線體視覺解決方案
- 隨著全球“雙碳”有力推進,以及國家政策的推動,我國動力鋰電池的產(chǎn)業(yè)化進展很快,動力鋰電池的技術(shù)也有了快速地提升。動力鋰電池因具備高比容量、使用壽命長、自放電率低等優(yōu)勢而被廣泛應(yīng)用。動力電池的成本和質(zhì)量是市場需求的關(guān)鍵推手,視覺龍?zhí)峁┑慕鉀Q方案大大提高了品質(zhì)和產(chǎn)能,能有效降低生產(chǎn)成本,提高產(chǎn)品競爭力。項目介紹鋰電池的生產(chǎn)流程多,工藝相對復(fù)雜。從整個制作流程來看,大致可以分為極片制作、電池單元(電芯)制作和電池組裝三個工段。本次主要針對第三個組裝工段提供視覺線體解決方案。視覺龍結(jié)合客戶實際情況,提供了一套性價
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節(jié)卡機器人基于機器視覺的車燈接插件視覺檢測系統(tǒng)
- 案例背景汽車車燈是汽車照明的關(guān)鍵部件,通常由燈泡、電機、傳感器等多種不同的電氣部件組成,這些部件需要通過線束和連接器等接插件進行連接。如果線束或連接器失效,會嚴(yán)重影響車燈質(zhì)量和性能。因而,在生產(chǎn)過程中,對汽車線束和連接器等接插件進行檢測十分重要。 人工檢測痛點:傳統(tǒng)的汽車電子接插件質(zhì)量檢測工作主要依靠人工目視檢查,存在效率低、檢測標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、檢測精度低、人力成本高等問題。解決方案節(jié)卡機器人針對應(yīng)用場景痛點,打造出標(biāo)準(zhǔn)。系統(tǒng)主要由JAKA Zu系列/JAKA MiniCobo協(xié)作機器人以
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清晰光譜空間:全自動可調(diào)波長系統(tǒng)的高光譜成像優(yōu)勢
- 高光譜成像技術(shù)是一種捕獲和分析寬波長信息的技術(shù),能夠?qū)Σ牧虾吞卣鬟M行詳細的光譜分析和識別。高光譜成像技術(shù)的實現(xiàn)通過高光譜相機,其工作原理是使用多個光學(xué)傳感器或光學(xué)濾波器分離不同波長的光,并捕獲每個波段的圖像,能夠在一時間獲得目標(biāo)在不同譜段處的空間圖像信息,即空間光譜分布。圖1 空間光譜分布圖和常見獲取方式如圖1所示,高光譜成像技術(shù)通過兩種較為常見的方式獲取空間內(nèi)光譜分布信息。第一種是空間掃描Spatial scan,收集掃描不同位置下的光譜圖,建立完整的空間光譜分布圖。這種方式的缺點是掃描速度往往較慢,不
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“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(wù)中的實現(xiàn)與應(yīng)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(yīng)用條件差異都很大,比如在燒結(jié)的環(huán)節(jié),需要特別關(guān)注裂紋,因為該缺陷除了影響產(chǎn)品的外觀外,同時會帶來安全生產(chǎn)問題。鑒于此,往往需要耗費大量的人工進行質(zhì)量檢測,成本極高,而且容易出現(xiàn)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(biāo)準(zhǔn)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(jié)環(huán)節(jié)的裂紋檢測),
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中達瑞和基于光譜成像的塑料分類應(yīng)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(yīng)用領(lǐng)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(yīng)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(shù)塑料回收廠使用不同的技術(shù),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(shù)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
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工業(yè)AI視覺系統(tǒng)以深度學(xué)習(xí)提升圖像處理水平,覆蓋多領(lǐng)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(yīng)用。目前,機器視覺技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)深入各個行業(yè),尤其在成品質(zhì)量缺陷檢測方面變得越來越關(guān)鍵。基于機器視覺的缺陷檢測通過圖像處理算法,處理產(chǎn)品制造過程中可能存在的缺陷或不良品,該技術(shù)能夠替代人工視覺檢測,并提高檢測的效率和準(zhǔn)確性,為相關(guān)制造企業(yè)實現(xiàn)降本增效。深眸科技以機器視覺和深度學(xué)習(xí)算法為核心不斷優(yōu)化,自主創(chuàng)新構(gòu)建工業(yè)AI視覺系統(tǒng)解決方案落地主流工廠生產(chǎn)線,持續(xù)保證對相關(guān)產(chǎn)品的質(zhì)量控制。工業(yè)AI視覺系統(tǒng)在缺陷檢測場景的應(yīng)用工
- 關(guān)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(yīng)用
- 在現(xiàn)代制造業(yè)中,打印機的零部件裝配是一個復(fù)雜而關(guān)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(zhǔn)確性的需求。漏裝、反裝、錯裝等問題可能導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量缺陷,影響生產(chǎn)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(zhì)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(dǎo)致一些裝配缺陷未能及時發(fā)現(xiàn)。根據(jù)過去的統(tǒng)計數(shù)據(jù),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(xué)習(xí)技術(shù),主要基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(
- 關(guān)鍵字: 檢測 AI 打印機
鋰電池外殼外觀缺陷檢測的應(yīng)用實踐
- 隨著電動汽車、便攜式電子設(shè)備等的普及,鋰電池作為一種高效的能源儲存解決方案變得愈發(fā)重要。然而,鋰電池的安全性直接關(guān)系到使用產(chǎn)品的可靠性和用戶安全。外殼外觀缺陷可能導(dǎo)致電池性能下降,甚至引發(fā)安全問題。傳統(tǒng)的人工檢測方法在高速生產(chǎn)線上效率低下,且存在漏檢的風(fēng)險,因此引入AI機器視覺系統(tǒng)成為解決這一問題的關(guān)鍵。外觀缺陷種類包括凹陷或突起:表面可能存在凹陷或凸起,可能影響外殼完整性。裂縫或裂紋:可能出現(xiàn)裂縫或裂紋,可能導(dǎo)致電池泄漏。異物或污染:外殼表面可能存在異物或污染,可能影響電池性能。顏色異常:外殼顏色不符合
- 關(guān)鍵字: 檢測 鋰電 安全
AI視覺軟件在PCB板焊點檢測中的成功應(yīng)用
- 在電子制造行業(yè)中,保證PCB(Printed Circuit Board)板的焊點質(zhì)量至關(guān)重要,而AI視覺軟件的引入為這一領(lǐng)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(zhì)量,以確保最終產(chǎn)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(xiàn)漏檢的問題,對于大規(guī)模生產(chǎn)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(zhǔn)確性。檢測原理AI機器視覺系統(tǒng)采用深度學(xué)習(xí)算法,通過學(xué)習(xí)大量樣本數(shù)據(jù)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(jīng)
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3D AI工業(yè)外觀檢測系統(tǒng):提升質(zhì)量控制與生產(chǎn)效率的關(guān)鍵技術(shù)
- 工業(yè)檢測是確保產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)過程的關(guān)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(shù)的出現(xiàn)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(jié)合先進的3D檢測技術(shù)和人工智能算法,能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的工件檢測和缺陷分析,從而提高產(chǎn)品質(zhì)量和降低不良率。此外,該系統(tǒng)能夠與生產(chǎn)線或機器人系統(tǒng)無縫連接,實現(xiàn)實時通信和數(shù)據(jù)交換,進一步提升生產(chǎn)效率和降低人力成本。通過數(shù)據(jù)分析和報告生成功能,該系統(tǒng)還能夠為決策者提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析。英特維3
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鋰電池防爆閥焊接機視覺設(shè)計案例分享
- 項目背景鋰電池的制造工藝較為復(fù)雜,工序繁多。第二工序段設(shè)備主要覆蓋電芯裝配工序,主要包括卷繞機或疊片機、電芯入殼機、注液機以及封口焊接等設(shè)備。而防爆閥焊接是非常重要的一環(huán),對應(yīng)的是電芯預(yù)封裝。防爆閥焊接機整線工站防爆閥焊接機,注液孔檢測工位· 檢測要求:測量注液孔的尺寸(2.05mm+0.02) ,并判斷正反和有無,檢出毛刺。· 檢測流程:相機和光源固定安裝,相機從上往下拍照,每次拍照檢測一個產(chǎn)品,產(chǎn)品到達位置后PLC觸發(fā)視覺拍照,檢測完成后反饋PLC結(jié)果。· 結(jié)構(gòu)安裝· 說
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檢測介紹
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