- 自1973年4月，馬丁·庫帕發明世界上第一臺商用手機以來（當時價格為3995美元），歷經50年發展與變遷，手機屏幕規格順應科技發展水平進行技術升級迭代：單色LCD屏（1983）-單色觸摸屏（1994）-四色彩屏（1997）-全彩屏（2001）-多點觸空電容屏（2007）-AMOLED屏（2008）-全面屏（2014）-曲面屏（2015）-異形屏（2017）-折疊屏（2019）。而據最新爆料，華為P70系列將會在三月份前后發布，新產品采用1.5K等深微四曲屏，6.7英寸左右常規尺寸窄屏幕。雖然產品實體圖還未
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檢測 電子組裝
- 在電商飛速發展的時代，物流行業面臨著前所未有的挑戰。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。產品優勢在實現目標的3D識別和定位方面，該相機具備顯著的優勢：高效性：結合2D
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檢測，物流
- 相對于傳統的汽車雷達組裝質量檢測主要依賴人工目檢和簡單的測試設備不同，機器視覺技術以其高效、精準、非接觸式的特點，正逐漸成為汽車雷達組裝質量檢測的新選擇。通過引入機器視覺系統，我們可以實現對雷達組裝過程中多個關鍵環節的自動化檢測，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。檢測標準：1.具備RGB識別功能；2.劃痕>2mmx0.2mm，顆粒>0.2
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汽車 檢測
- 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、驗證芯片內部結構和連接的穩定性，以防止內部部件松動或脫落、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，沖擊性遠高于常規跌落測試強度。MEMS微振鏡投射芯片是實現動態結構光條紋投影的核心部件，其每秒鐘會產生數萬次的振動，整個生命周期需要振動數千億次，且每一次光學掃描都要非常精準，對可靠性、準確性要求極其苛刻。生而強悍：高可靠 超精準中科融合自主研發的MEMS
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芯片半導體 檢測
- 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業化進展很快，動力鋰電池的技術也有了快速地提升。動力鋰電池因具備高比容量、使用壽命長、自放電率低等優勢而被廣泛應用。動力電池的成本和質量是市場需求的關鍵推手，視覺龍提供的解決方案大大提高了品質和產能，能有效降低生產成本，提高產品競爭力。項目介紹鋰電池的生產流程多，工藝相對復雜。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。視覺龍結合客戶實際情況，提供了一套性價
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檢測 鋰電池
- 案例背景汽車車燈是汽車照明的關鍵部件，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，會嚴重影響車燈質量和性能。因而，在生產過程中，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：傳統的汽車電子接插件質量檢測工作主要依靠人工目視檢查，存在效率低、檢測標準不統一、檢測精度低、人力成本高等問題。解決方案節卡機器人針對應用場景痛點，打造出標準。系統主要由JAKA Zu系列/JAKA MiniCobo協作機器人以
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檢測 機器人 汽車
- 高光譜成像技術是一種捕獲和分析寬波長信息的技術，能夠對材料和特征進行詳細的光譜分析和識別。高光譜成像技術的實現通過高光譜相機，其工作原理是使用多個光學傳感器或光學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，高光譜成像技術通過兩種較為常見的方式獲取空間內光譜分布信息。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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檢測 精工和光學
- 金剛石加工工具（切割片）行業是一個非常傳統的行業，這個行業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。在各個環節，它對于檢測的缺陷類型和應用條件差異都很大，比如在燒結的環節，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（比如印刷環節印刷檢測，燒結環節的裂紋檢測），
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金剛石 切割 檢測
- 隨著塑料工業的迅猛發展，以及塑料垃圾的不斷增長，廢舊塑料再生利用行業日益興起。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節。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。這些傳統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
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檢測 可回收資源
- 工業AI視覺系統能夠在工業環境中進行缺陷檢測、視覺分揀、物流公報、拆碼垛、工業上料等應用。目前，機器視覺技術的發展已經深入各個行業，尤其在成品質量缺陷檢測方面變得越來越關鍵。基于機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化，自主創新構建工業AI視覺系統解決方案落地主流工廠生產線，持續保證對相關產品的質量控制。工業AI視覺系統在缺陷檢測場景的應用工
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檢測 電子組裝 木材
- 多年來，足球裁判一直依靠機器視覺系統來協助他們做出決定。門線技術和視頻助理裁判可以讓足球決策更加公平，但是運動中的高速動作以及不可預測性給系統帶來了許多挑戰。什么是門線技術(GLT)和視頻助理裁判(VAR)足球是否完全越過了球門線，能否算作有效進球——這決定的不僅僅是一場比賽這么簡單。有時，它也許會在未來數十年成為專家群體的討論話題和大眾茶余飯后的談資。那次決定了1966年世界杯賽果的"溫布利進球"無疑就是最著名的例子。 多年來，裁判不僅能依靠自身的感官來做決定
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檢測 體育 VAR
- 在現代制造業中，打印機的零部件裝配是一個復雜而關鍵的環節。由于零部件種類繁多，傳統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新解決方案。1. 目前的漏檢率在傳統的人工檢測環節，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現。根據過去的統計數據，傳統的人工檢測漏檢率約為5%。2. AI視覺檢測原理AI機器視覺系統采用深度學習技術，主要基于卷積神經網絡（
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檢測 AI 打印機
- 隨著電動汽車、便攜式電子設備等的普及，鋰電池作為一種高效的能源儲存解決方案變得愈發重要。然而，鋰電池的安全性直接關系到使用產品的可靠性和用戶安全。外殼外觀缺陷可能導致電池性能下降，甚至引發安全問題。傳統的人工檢測方法在高速生產線上效率低下，且存在漏檢的風險，因此引入AI機器視覺系統成為解決這一問題的關鍵。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：可能出現裂縫或裂紋，可能導致電池泄漏。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
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檢測 鋰電 安全
- 在電子制造行業中，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定性和可靠性。然而，傳統的人工檢測方式效率低，且容易出現漏檢的問題，對于大規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，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。系統首先對PCB板進行圖像掃描，然后通過神經
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AI PCB焊點 檢測
- 工業檢測是確保產品質量和生產過程的關鍵環節,傳統的工業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檢測帶來了新的機遇和挑戰。英特維科技開發的智能化精密3DAI工業檢測系統，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，該系統能夠與生產線或機器人系統無縫連接，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，該系統還能夠為決策者提供準確的數據統計與分析。英特維3
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檢測 精工和光學
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