使用视觉技术的两个方面：1，物体识别功能，主要应用在不良品判定上，比如外形不良，尺寸不良，缺少零件，颜色不对，涂油效果等判定产品是否合格，用视觉判定不仅比传统的感应器更准确，而且一套视觉可以针对不同类型产品单独设置判定条件，感应器就太不方便应对多种类型的产品。2，距离，长度，角度...
现在手机己经是每个人的必需品，智能手机的产量与款式也是越来越多，手机厂商也是竟争激烈，在产品加工过程中，手机壳会产生一些表面的缺陷，厂商为了企业的竟争力，需要不断的提高产品的质量与生产效率。手机壳体表面会存在划痕、磕碰、凹坑等缺陷，传统检测表面缺陷的方法是人工检测法，但是人工检测...
首先让我们来了解一下零件缺陷检测设备，对于现在越来越自动化的工业来说，零部件缺陷检测对于大厂来说是如何提高生产效率降低成本，己是这些厂商必须面对的问题。但是自动化检测设备又不是生产加工的设备，可以说没有自动化检测设备，也可以正常的生产出产品，初期很多大厂都觉得自动化视觉设备价格太...
农业的重要性农业是每个主要国家经济的支柱。从粮食作物到原材料，农业生产多种用途的产品。农业工业承担着养活整个世界的责任。尽管食品是最基本的必需品，但对许多人来说仍然是一种特权。资料显示，约有6.97亿人（世界人口的9％）严重缺乏粮食。人口增长和气候变化等若干因素要求更高的农业产量...
机器视觉相机及电子行业毫无疑问，在研究和增长方面，电子行业的表现优于其他行业。从庞大的计算器到微型晶体管，该行业一直在发展。研究人员总是想出更小巧，更具成本效益的组件。导致各种技术的发展。但是，电子行业的增长并未使其成为一个舒适的行业。在当今激烈的竞争中，制造商现在正在转向自动化...
机器能够“看到”事物并以极高的准确性完成指令。视觉系统现在已经将这个概念变成了现实。您可能遇到过IT流行语，例如“机器视觉”和“计算机视觉”。您可能想知道什么是计算机视觉，它与机器视觉不同吗？虽然这些术语经常互换使用，但实际上它们是两种不同的技术。现在让我们直接研究什么是计算机视...
为了使机器视觉系统执行准确的分析，需要使用大量的图像数据对其进行训练。为了使机器视觉系统尽可能有效，本地存储和计算能力成为瓶颈。随着数据需求和要求的增加，各公司纷纷涌向云计算。机器视觉帮助自动化做出决策数十年来，工业界一直在使用机器视觉。通过结合使用摄像头和复杂的算法，机器视觉可...
典型的机器视觉系统由数码相机或类似相机，由处理器和软件组成的嵌入式系统，图像采集卡和照明设备组成。与传统靠体力劳动者来做重复的任务，浪费大量时间并在工作流程中造成瓶颈一样，机器视觉系统以强大的准确性和速度来完成相同的工作。传感器类型图像传感器是固态设备，是机器视觉系统中最关键的元...
机器视觉概论用最简单的术语来说，机器视觉可以定义为一种技术类型，它使计算设备能够检查和评估静止或运动图像。在过去的二十年中，机器视觉系统发展迅速，已成为物流和制造业等行业不可或缺的一部分。随着视觉系统变得越来越强大，并提供了更多的自动化机会，对机器视觉的需求呈爆炸性增长也就不足为...
由于机器视觉系统不会分析对象本身，而是分析其捕获的图像，因此用于检查对象的视觉系统照明必须清晰地定义区域。图像清晰的关键先决条件是正确的机器视觉照明。对比度错误和光线不均匀的图像意味着机器视觉系统很难做出正确的判断。这就像用堵塞的喷油器打磨汽车一样。机器视觉照明的两个重要标准：最...
在市场上无数的相机中选择适合您的机器视觉系统，是一项艰巨的任务。虽然现在的商用相机相对便宜并且可以提供良好的分辨率，但它们不适合机器视觉应用。在为您的视觉系统购买相机之前，需要考虑很多因素，例如分辨率，帧速率，尺寸和成本。考虑到更大的图像，建议机器视觉相机具有：更高的快门速度和帧...
机器人流程自动化已经达到了新的水平，视觉自动化让机器人变得更快，更准确，智能，降低成本提升效益并且用途广泛。对于劳动力短缺，危险任务或重复性工作等行业来说，这是一个非常不错的解决方案。什么是视觉引导机器人？视觉引导机器人系统是机器视觉系统辅助的机器人应用程序的组合。专用相机拍摄对...
机器视觉在工业中的应用机器视觉技术旨在以新颖和创新的方式整合现有技术，并将其应用于解决现实世界中的问题。它试图满足制造商的要求，并不断提高自身技术以应对较新的工作领域。该领域涵盖了工业自动化应用中的许多技术，软件和硬件以及集成系统。机器视觉应用程序的一些常见用途发动机零件检查标签...
在恶劣工业环境中的机器视觉影响图像质量的因素，机器视觉是一项革命性的技术，它导致各个行业的巨大变革。但是，我们在不同的行业中都有不同的挑战。例如，食品和饮料行业必须满足卫生和质量的严格标准。尽管大多数工业视觉机器都是在无菌实验室环境中创建的。什么是对机器视觉比较难的工作环境？诸如...
目前产品视觉检测相对来说己经是一个比较成熟的行业了，行业中会用到视觉软件系统，传感器系统，各类光源分类，以及相关的镜头设置等等。下面我们就来全面综合的看一下这个整个的产业链发展情况。1、产品视觉识别系统的发展历史整体来说，我们国家的机器视觉其实相对于国外来说，还是属于比较晚的。但...
随着国内科技有进步，人们的生活越来越好，对医疗器械的要求也在提升，生产厂商需要控制成本，所以在为了提升生产效率和产品品质，需要从人工生产慢慢替换成机器视觉技术的生产设备，利用机器视觉实现对医疗器械自动定位喷码。医疗器械视觉定位喷码工作流程：1、对生产线上的设备进行改进，加装视觉定...
现在手机可以说是生活的必需品，而消费者对手机的质量也是要求越来越高，所以提升手机的品质成了手机厂商很大的一个竟争点，其中手机外观的是用户的第一感觉，所以杜绝不良品流入市场在缺陷视觉检测是相当重要的。市面上很多厂家都是由人工来对手机屏幕缺陷视觉进行检测，这种方式让就是效率低，并且...
为了在当今严峻的市场中保持竞争力，汽车制造商为购车者提供了比以往更多的选择。但是更多的选择带来了更多的挑战。在制造定制车辆时，不带视觉机器人可以重复做固定的任务，执行相同的动作，不过由于车辆是定制的，所以他们需要实时看到自己进行到哪个步骤了，所以机器视觉可以在自动化系统中起来很多...
随着机器视觉的发展，这一技术不只是应用于工业，也慢慢走进我们日常生活中，例如虚拟现实，从制造业到医疗保健再到零售业都在发展。那机器视觉是如何在AR和VR之间的应用的，怎么样改变人们的生活的。什么是机器视觉？机器视觉为自动化系统带来认识世界的窗口。它们通常包括三个部分。首先，您需要...
动力电池是新能源汽车最重要的核心零部件，占到整个价值链的一半左右，随着动力锂电池的快速发展，还有政策利好，很多电池生产厂家出现供不应求，所以生产电池的厂商在自动化生产线上投入是非常有必要的，不过随着产能快速提升的同时，对锂电池的安全生产和电池的使用安全性也提出了更大的挑战。如何制...
近几年，锂离子电池得到了飞速的发展，但由于受制于工艺和生产条件的约束，产能和需求之间存在较大的矛盾。目前，锂电池极片采用的检测方式基本为全人工目测检查的方式，然而极片加工完成后很大几率存在多种瑕疵，必须在电池压膜组装之前对所有极片进行检测，将废品、次品(可处理后利用)和...
施努卡专注CCD机器视觉外观检测有十几年的经验，精度可达到0.003mm，并且可以根据用户的需求定制检测需求，可以免费制作CCD外观视觉检测方案。机器视觉外观检测包含以下内容产品的尺寸、毛刺、缺角、角度、缺料、划痕、偏位、变形、黑点，应用机器视觉外观检测主要就是替代人工，由于人工...
电子行业作为国内机器视觉应用规模最大的领域，在电子制造行业链条的各个环节，小到成像模组、USB连接器，大到手机中框、PC主板等器件，都能看到机器视觉的身影。其中包括连接件加工组装、屏幕对位贴合、平板划伤检测等应用场景。1.定位引导通过机器视觉技术获取被测对象位置信息，并引导机器...
半导体制造的前、中段过程中，机器视觉主要应用在精密定位和检测，后段制程主要涉及晶圆的电器检测、切割、封装、检测等过程。机器视觉助力半导体行业设备升级，提高产线工艺水平，提升产品的质量和成品率，是现代工业的核心技术之一。1.电子元器件外观检测检测小型电子元器件的外观，如SMD产品...
汽车行业的生产制造各环节已实现了高度自动化，保证生产过程的高效及安全是汽车生产企业的首要目标。机器视觉产品可有效提升汽车行业中大部分系统和组件的性能，确保汽车零件制造商和汽车装配厂所生产的产品满足汽车行业严苛的质量要求。1.汽车总装和零部件检测检测汽车零部件外观、位置、码制、装...
FPD行业对生产管理和产品品质有极高的要求，而显示器具备多道自动工艺需要追溯，且不同工艺段会产生不同质量缺陷，机器视觉具有非接触、高精度、高速度的检测能力，能有效克服人工检测的弊端，提升生产效率及良品率。行业应用/FPD/显示屏1.显示屏生产管理读码在各个生产段工艺处理时，通过...
国内使用程度较低，成本、效率催化下机器视觉普及大势所趋批量化生产：机器视觉较人工明显提升效率。汽车行业传统检测方法为人工检测，但随着汽车产量的快速增加，人工检测劣势逐步显现，在零部件条码、轮毂检测、刹车线检测、火花塞检测等领域，机器视觉在质量、效率等方面都较人眼具有优势。在食品行...
在药品检测中，人工检测和智能质量检测效率均不如机器视觉检测，医药可见异物中机器视觉检测精度50μm，人工、光阻法分别为0.1mm、3-50μm。下面我们一起来来了解一下机器视觉药品检测与人工检测的对比检测内容：瓶装类药液、冻干粉类药物是否有可见异物药物生产及灌装过程中混入的橡胶、...
（一）机器视觉：智能制造重要环节，为设备执行提供操作指导1.机器视觉：捕获并处理图像，为设备执行提供操作指导。机器视觉技术是应用于工业和非工业领域的硬件和软件组合，基于捕获并处理的图像为设备执行其功能提供操作指导。机器视觉主要分为成像和图像处理分析，前者依靠系统硬件部分完成，后...
机器视觉赛道作为AI领域的一个重要分支，一直被投资机构所关注，也持续不断有创业公司投入进来。但这个赛道感觉一直没有爆发出来，赛道未来的前景大家都是普遍看好的，但赛道爆发的约束条件到底是什么？这个赛道是否有可能产生千亿级市值的公司？如果有可能，发展路径又会是什么？我自己也没想太明白...
