AOI机器视觉行业先行者

CCD视觉检测技术在USB连接器质量控制中的应用

2024-02-19

在现代电子设备中,USB连接器扮演着至关重要的角色。为确保这些连接器在广泛的应用领域中能够表现出色,对其质量和可靠性的要求达到了前所未有的高度。为了满足这些要求,一种新型的CCD视觉检测设备应运而生,为USB连接器的质量控制带来了革命性的变革。

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阻焊曝光工艺的原理解析

2024-01-26

PCB线路制作完成后通常要印阻焊,阻焊层指的是PCB上被油墨覆盖的部分,由于大部分PCB采用绿色油墨,能够看到的绿色油墨部分,就是阻焊层,阻焊层在控制回流焊接工艺期间的角色是非常重要的。

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超越人眼:康耐德视觉检测系统在铝电解电容检测中的优势

2024-01-26

在电子产品中,电容是不可或缺的元件,尤其在电路板的应用中,其需求量更是庞大。在这些电容中,铝电解电容由于其特定的性能和应用广泛性,显得尤为突出。铝电解电容的生产和检验都要求极高的精确度,传统的检测方法,如人眼检测,尽管直接,但效率低下、错误率高,且容易受到检测员疲劳和情绪的影响。

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视觉检测系统在扬声器行业点胶工艺上的应用

2024-01-25

扬声器又称“喇叭”。是一种十分常用的电声换能器件,在发声的电子电气设备中都能见到它。我们平常使用的扬声器多为圆形,也有椭圆形、方形、多边形等形状。音圈是扬声器的重要部件,如果音圈有缺陷,就会影响扬声器的质量。当音圈和磁铁驱动振动膜声时,音圈的振动效果会影响扬声器的音质。而音圈的牢固连接有助于提高扬声器的效果,一般需要达到IP68级强度。因此,音圈的点胶质量直接影响了扬声器的质量,因此点胶环节在扬声器中起着非常重要的作用。

扬声器对点胶有着严格的要求,高品质的粘合能够减少音圈松脱和分离出来的几率,能够使音圈能够让扬声器部件长期保持不脱落,因为这可以确保音质不受损坏。在扬声器点胶过程中,若强力胶太多,则会危害音箱的音色。若强力胶过少,将造成出入口线从脉冲阻尼器上掉下来,减少其使用期限,因而对点胶的工艺要求比较高。

在扬声器行业点胶工艺中,机器视觉系统主要应用于以下几个方面:

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机器视觉在继电器缺陷检测中的应用

2024-01-25

在机器视觉系统中,继电器的缺陷检测通常涉及到对继电器各部件及其组装后的整体进行精确和高效的检查。继电器是一种电控制器件,其内部结构包含多个精密机械部件(如簧片、触点、线圈等)以及复杂的装配关系,因此在质量控制过程中,可能存在的缺陷包括但不限于:

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FPC柔性化机器视觉缺陷检测

2024-01-19

​FPC(柔性电路板)在电子产品中扮演着至关重要的角色,其质量和可靠性直接影响到产品的性能和安全性。在FPC线路板加工过程中,由于制造工艺的复杂性,很容易产生各种缺陷,如焊锡不良、偏位、漏铜、短路等,因为有太多的环节需要检测,限于人工成本,大部分的环节仅进行抽查。这使得一些潜在的缺陷无法及时发现,这些缺陷不仅影响产品的性能,还可能对产品的安全性造成威胁。因此,对FPC进行缺陷检测是至关重要的

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AOI与AVI:在视觉检测中的不同点和相似点

2024-01-19

AOI(关注区域)和AVI(视觉感兴趣区域)是视觉检测中常用的两个概念,主要用于识别和分析图像或视频中的特定区域。虽然这两个概念都涉及到注视行为和注意力分配,但它们在定义和实际应用等方面有一些差异。

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点胶技术中,遇到元器件偏移怎么办?

2024-01-18

芯片封装点胶工艺(电子产品芯片点胶加工)在电子产品PCB线路板与芯片组装领域有着重要地位,主要是对电子产品PCB芯片进行粘接密封加固以及防水保护工作,可以很好的地延长电子产品PCB线路板上芯片的使用效果和工作寿命,为电子产品行业增添新动力。在进行电子产品芯片点胶加工封胶过程中,一般情况下使用的是精密点胶机,精密点胶机应用于这一领域能执行以很好的效率工作。在高产能的电子组装过程中,需要高速精确的点胶。在点胶过程中,胶量控制、胶量精度、出胶速度和点胶路径规划,是保证点胶贴合后零气泡、覆盖面积完整、胶厚一致的工艺要点。而这又对点胶机的控制系统出胶速度和胶量稳定性提出更高的要求。

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机器视觉系统在汽车车轮毂检测上的应用

2024-01-18

将机器视觉用于轮毂检测,可以利用图像分析的方法来测量轮毂特征尺寸、判断轮毂形状,并获取其位置坐标等信息,从而能够辨识流水生产线上的各种款式和型号的汽车轮毂。市面上对汽车车轮毂具体检测要求如下 :

1.为了分辨流水线上不同类型的轮毂,大约有30种不同数量的轮毂。根据不同类型的轮毂,生成相应的输入/输出信号。

2.对各种不同的车型进行数量统计 。

3.存储相关的检测图像

视觉检测系统相较于常规传感器具有以下优势 :

1.无接触式检测,不会对轮毂本身造成任何影响 。

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如何让工业机器视觉呈现更清晰的图像?

2024-01-17

清晰度是机器视觉的关键要素,它直接影响后续图像处理和分析的准确性。为了获取更清晰的图像,可以从以下几个方面着手:

1.优化相机设置:曝光时间和增益等参数的调整对图像清晰度有显著影响。通过精确控制这些参数,可以增强目标与背景间的对比度,使边界更加分明。

2.背景控制:在拍摄过程中,应尽量简化并均匀化背景,避免其成为干扰因素。过于复杂或明暗不均的背景可能会掩盖.目标特征,因此要确保背景不会对图像处理造成负面影响。

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