憑借它自動化、客觀、螺絲篩選機非接觸和高精度的特點已經完全能代替人工來檢測這些單一、重復性的程序,隨著人工智能的更多應用落地,深度學習成為機器視覺檢測的熱門發展趨勢,深度學習是機器學習的一個領域,它使計算機能夠通過卷積神經網絡等體系結構進行訓練和學習。
機器視覺檢測系統與一般意義上的圖像處理系統相比,機器視覺檢測強調的是精度和速度,以及工業現場環境下的可靠性,隨著經濟水平的提高,檢測外觀電鍍不良自動檢測機,機器視覺檢測越來越受到重視,它可以提高合格產品的生產能力,在生產過程的早期就報廢劣質產品,從而減少了浪費節約成本。
東莞市瑞科智能科技有限公司專注于視覺、激光、光譜與渦電流自動化檢測,已申請多項應用專利、發明專利,視覺軟件專利,自動檢測機價格,公司本著質量優先,服務至上的企業宗旨,以穩健的步伐為廣大客戶提供更多優質的設備。
釘子光學篩選機檢測功能:
1、可檢測釘子長度尺寸;
2、可檢測釘子是否彎曲;
3、檢測釘子頭部尖鈍;
4、檢測釘尖是否處于釘帽中心位置;
5、檢測釘尖是否壓扁變形;
6、檢測速度可以達到300~600 pcs/min。檢測準確度100% (根據工件型號尺寸有所不同)。
該系統特點
1、釘子檢測有兩種機臺可供選用
2、分度盤機臺:適合大尺寸釘子,一般配備2~4個相機鏡頭。
3、直線式輸送帶機臺:適合檢測小尺寸釘子,速度相對較快,般配備2~4個相機鏡頭。
機器視覺技術是計算機學科的一個重要分支,自起步發展至今,機器視覺已經有20多年的歷史,其功能以及應用范圍隨著工業自動化的發展逐漸完善和推廣。
20世紀50年代開始研究二維圖像的統計模式識別。
60年代Roberts開始進行三維機器視覺的研究。
70年代中,MIT人工智能實驗室正式開設“機器視覺”課程。
80年代開始,開始了全球性的研究熱潮,機器視覺獲得了蓬勃發展,新概念、新理論不斷涌現。
現在,機器視覺仍然是一個非常活躍的研究領域,與之相關的學科涉及:圖像處理、計算機圖形學、模式識別、人工智能、人工神經元網絡等。
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