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機器視覺發(fā)展及應(yīng)用

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產(chǎn)品簡介

?智能工廠發(fā)展需要經(jīng)過4個主要階段：在自動化與生產(chǎn)裝備的基礎(chǔ)上，經(jīng)過數(shù)據(jù)采集-數(shù)據(jù)連接-數(shù)據(jù)分析應(yīng)用-工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺等可將工廠從感知層-產(chǎn)線層-工行層-產(chǎn)業(yè)鏈層進行連接，形成自感知、自執(zhí)行、自決策的智能工廠體系

詳細介紹



? 智能工廠發(fā)展需要經(jīng)過4個主要階段：
在自動化與生產(chǎn)裝備的基礎(chǔ)上，經(jīng)過數(shù)據(jù)采集-數(shù)據(jù)連接-數(shù)據(jù)分析應(yīng)用-工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺等可 將工廠從感知層-產(chǎn)線層-工行層-產(chǎn)業(yè)鏈層進行連接，形成自感知、自執(zhí)行、自決策的智能工廠體系。
? 工業(yè)智能主要應(yīng)用于視覺檢測和預(yù)防性維修、生產(chǎn)優(yōu)化、機器人視覺等方向：
工業(yè)視覺是當(dāng)前工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用較多的AI技術(shù)，工業(yè)視覺的用途主要有質(zhì)量檢測、尺寸測量、缺陷檢查、識別和定位等。當(dāng)前在汽車和電子3C制造業(yè)中應(yīng)用泛， 伴隨著中國制造業(yè)
轉(zhuǎn)型升級，精密檢測、智能控制等工業(yè)智能將迎接更大的市場。
? 機器視覺和數(shù)據(jù)智能讓機器有了眼睛和大腦，技術(shù)優(yōu)勢明顯，應(yīng)用廣泛。機器視覺的構(gòu)成是仿照人 類視覺的構(gòu)成而形成的。機器視覺由硬件和軟件構(gòu)成硬件主要包括工業(yè)相機、光源、鏡頭、圖像采集系統(tǒng)，軟件是機器視覺系統(tǒng)中的核心 部件視覺分析軟件，底層軟件核心算法是機器視覺行業(yè)的壁壘。數(shù)據(jù)智能分析的基礎(chǔ)是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)體系建立和數(shù)據(jù)挖掘是智能工廠全面智能化的前提。

表面檢測：


? 檢測對象：磁性材料表面
? 缺陷類型：開裂、圈裂、雜質(zhì)、掉角、削角、磨不平、翹板、毛刺等缺陷
? 核心技術(shù)指標(biāo)：檢測精度：０.３ｍｍ
? 漏檢率：≤10PPM ( 百萬分之十 )
? 過殺率：＜２０％
       傳統(tǒng)制造業(yè)人工質(zhì)檢，存在產(chǎn)品質(zhì)量不可控、人力資源成本高、人員安全沒保障等一系列問題?；跈C器視覺的智能質(zhì)檢方案，將計算機視覺技術(shù)、人工智能深度學(xué)習(xí)算法等應(yīng)用在3C制造、家電、汽車制造等表面缺陷檢測、標(biāo)準(zhǔn)件檢測以及緊固件缺失/異常/異物檢測， 通過計算機視覺技術(shù)，檢測手機中框上刮、擦、碰、臟污等缺陷，替代大量的人力重復(fù)工作，降低流水線人力成本。


 

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