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在加工生产制造过程中,外观缺陷检测是非常重要的环节。一台电脑从细小零部件到整机,期间要经过几百种不同的外观缺陷检测。
我们都清楚,外观缺陷检测需要高昂的人工成本,而且工人的检测效率比机器低,还存在视觉疲劳、精神不佳、人员培训、人员流动率高等一系列问题,工厂承担着很大的风险。
东莞康耐德智能控制基于视觉检测和实时图像分析技术,为加工生产制造业的厂家提供了整套产品外观缺陷检测解决方案。
现在,我国已经有一部分工厂已经启动了用机器视觉检测代替人工,但机器依旧不能100%满足所有企业的检测需求:
1、 难以检测产品内部的缺陷
2、 不能检测完全无规律的复杂产品图像
3、 抗干扰能力差,容易造成错检漏检等问题
4、 为输入的缺陷检测指令,不能自主识别
5、 对于检测环境的要求很高等
视觉检测设备研发工程师曾说过,我对我们的视觉软件和设备非常有信心,也请你们对我们有信心。视觉检测是基于图像进行处理,那么理论上只要能够采集产品信息,采集良品和不良品图片,那么就能出视觉检测/外观缺陷检测解决方案!
随着制造业的快速发展,产品质量和效率成为企业竞争的关键因素。自动化光学检测系统(AOI系统)作为一种先进的无损检测技术,正逐渐在制造业中占据重要地位。那么,AOI系统到底能做什么呢?本文将带您深入了解AOI系统的多功能应用。 随着制造业的快速发展,产品质量和效率成为企业竞争的关键因素。自动化光学检测系统(AOI系统)作为一种先进的无损检测技术,正逐渐在制造业中占据重要地位。那么,AOI系统到底能做什么呢?本文将带您深入了解AOI系统的多功能应用。
在复杂的工业场景中,缺陷检测一直是一个重要而具有挑战性的任务。近年来,深度学习技术的快速发展为复杂工业场景下的缺陷检测提供了新的解决方案。本文将介绍深度学习在复杂工业场景下的复杂缺陷检测中的应用,并探讨其技术进展和未来趋势。
随着科技的飞速发展,机器视觉系统已经成为现代工业生产中不可或缺的一部分。特别是3D机器视觉系统,其优势日益凸显,为各行业的质量控制和生产自动化提供了强大的支持。本文将探讨机器视觉3D机器视觉系统的优势,并分析其在实际应用中的价值。
随着深度学习技术的快速发展,其在工业机器视觉检测中的应用正逐渐显现出其巨大的潜力。本文将对深度学习在工业机器视觉检测中的应用进展进行概述,探讨其在缺陷检测、零件分类、质量检测等方面的应用,并展望未来的发展趋势。
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