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机器视觉对位贴合_上下相机

基于机器视觉的点胶质量检测方法

手机,电脑等电子设备一般通过胶水使其各组件连接,传统的点胶质量检测主要依靠人工进行,不仅耗费大量的人力物力,而且效率低下,检测精度往往不足,随着机器视觉的兴起,视觉检测技术已经成为研究的热点.

仿射变换

仿射变换,又称仿射映射,是指在几何中,一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移,变换为另一个向量空间,仿射变换能够保持图像的"平直性",包括旋转,缩放,平移,错切操作.

智能手机点胶视觉检测的优势

机器视觉检测方法具有非接触,无损伤,测量精确,适合检测非规则物体等优势,是未来制造继续深化的关键因素之一,随着机器视觉技术的逐渐成熟和国内自动化设备制造业的技术不断提升,智能化设备将更广泛应用于电子行业.

Halcon HSmartWindowsControl轻松实现图片缩放

Halcon HSmartWindowsControl轻松实现图片缩放,康耐德智能成立至今已有近十年之久,自主研发的视觉系统广泛应用于各大行业,公司不断创新,在点胶领域更是奠定了坚实基础,为3C行业的发展贡献力量.

视觉点胶相较传统点胶工艺的优势

视觉点胶建立在传统点胶基础之上,减小了点胶机外界因素带来的轨迹偏差,从而令点胶轨迹的稳定性,一致性和精度有了保证,通过视觉控制抓拍到产品的偏移量,以通讯的形式发送给控制器,控制器使用这些偏移量来进行轨迹补偿.

3D点云目标检测综述

三维点云提供了精确的几何体和对光照变化的鲁棒性,提供了相对速度定位和精确深度的结构和空间信息,但是点云具有稀疏性,无序性和局部敏感性,图像:具有纹理信息,但是没有深度信息,受天气和光照变化大等.

视觉点胶在电子行业的发展趋势

机器视觉是现代工业生产和智能制造的"机器眼睛":通过光学装置和非接触式的传感器,自动地接受和处理一个真实物体地图像,通过计算机从图像中提取信息,进行分析,处理,然后用于实际检测和控制.

图像分割·基于边缘检测

图像边缘,即表示图像中一个区域的终结和另一个区域的开始,图像中相邻区域之间的像素集合构成了图像的边缘,基于边缘检测的图像分割方法的基本思路是先确定图像中的边缘像素,然后再把这些像素连接在一起就构成所需的区域边界.

点胶检测在电子工业方面的发展

康耐德智能自主研发的视觉点胶检测方案,可清晰的将手机边框背景与胶区分开,检测软件在进行抓取时也很容易识别到胶的状态,对于缺胶,溢胶,断胶等现象,点胶检测系统可快速识别反馈,还可以自动识别测量胶宽,胶厚,胶长等数据,实现高精度数据测量.

深度学习之循环神经网络（RNN)

循环神经网络是一类具有短期记忆能力的神经网络，适合用于处理视频,语音,文本等与时序相关的问题,在循环神经网络中,神经元不但可以接收其他神经元的信息,还可以接收自身的信息,形成具有环路的网络结构.

傅里叶变换在图像处理中的应用

康耐德智能是一家致力于机器视觉行业的企业,在行业内已有近十年的历史,自主研发的机器视觉广泛应用于各大行业并获得了一致好评,视觉点胶是发展的核心方向,可对胶宽,胶厚,胶长进行自动测量,对缺胶,溢胶,断胶等现象进行缺陷检测.