一般采用熱軋精軋機(jī)、金屬冷軋機(jī)等冶金設(shè)備,生產(chǎn)過程存在危險(xiǎn)性和重復(fù)性。在鋼鐵生產(chǎn)中需要對(duì)帶鋼等產(chǎn)品的規(guī)格尺寸及缺陷進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)。解決方案-采用多臺(tái)工業(yè)相機(jī)、攝像機(jī)對(duì)成卷前的帶鋼表面和端面進(jìn)行圖像采集-基于GPU液冷工作站的機(jī)器視覺智能檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別和外觀檢測(cè)-與產(chǎn)線現(xiàn)有設(shè)備及功能單元實(shí)時(shí)通信,多系統(tǒng)間協(xié)同工作-通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)和軟件算法對(duì)帶鋼的寬度、厚度等尺寸進(jìn)行測(cè)量,有效識(shí)別結(jié)疤、翹皮、裂痕、夾層、輥印、劃痕、孔洞、污痕、毛刺等。-不斷識(shí)別和自我學(xué)習(xí)。檢測(cè)設(shè)備是Ling先光學(xué)自主研發(fā)軟件算法、硬件設(shè)備的整套光學(xué)檢測(cè)設(shè)備。金華平面度檢測(cè)設(shè)備供應(yīng)商
大幅度地提高了產(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)效率。譬如,企業(yè)中用于檢測(cè)輸血袋編號(hào)。在血袋生產(chǎn)過程中,血袋上的字符編號(hào)的正確和是必不可少的檢測(cè)信息。依靠工人的肉眼逐條檢測(cè)帶狀轉(zhuǎn)印薄膜上的字符串,來追蹤血袋編號(hào)是否錯(cuò)印,勞動(dòng)強(qiáng)度大,效率低,不能從根本上保證檢測(cè)質(zhì)量。一旦血袋編號(hào)出現(xiàn)重印、錯(cuò)印將會(huì)發(fā)生嚴(yán)重醫(yī)療事故,因此一種基于機(jī)器視覺技術(shù)的血袋編號(hào)字符的提取、識(shí)別與錯(cuò)誤反饋于一體的檢測(cè)系統(tǒng)就適時(shí)、必要的誕生了,用以提高一次性血袋出廠編號(hào)的檢測(cè)精度和自動(dòng)化水平,保證產(chǎn)品質(zhì)量,解決生產(chǎn)實(shí)際問題。字符在線識(shí)別系統(tǒng)組成為達(dá)到識(shí)別目的,識(shí)別系統(tǒng)由硬件和軟件構(gòu)成。硬件系統(tǒng)主要有血袋編號(hào)檢測(cè)臺(tái)機(jī)械結(jié)構(gòu)、LED陣列照明系統(tǒng)、血袋編號(hào)圖像采集系統(tǒng)、攝像機(jī)和計(jì)算機(jī)等。軟件部分是系統(tǒng)的,主要由圖像預(yù)處理、字符定位、字符傾斜校正、字符分割、字符識(shí)別等部分組成。識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)基于labVIEW編程、圖像處理、微型計(jì)算機(jī)接口技術(shù)等實(shí)現(xiàn)輸血袋的文字在線識(shí)別。使用圖像灰度化技術(shù)、平滑、校正、直方圖均衡化等技術(shù)進(jìn)行圖像預(yù)處理。使用投影定位法等對(duì)字符進(jìn)行定位。使用投影法、模版匹配等進(jìn)行傾斜角度調(diào)整。使用垂直投影法對(duì)字符進(jìn)行分割。馬鞍山微納檢測(cè)設(shè)備費(fèi)用用于工業(yè)產(chǎn)品品質(zhì)保障的檢測(cè)設(shè)備。
CMOS像傳感器憑借高集成、低成本、低功耗、設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單等優(yōu)勢(shì)正逐漸取代CCD成為主流,尤其是背照式(BSI)技術(shù)的出現(xiàn)加快了這一進(jìn)程。另一方面,由于可以將CMOS像傳感器與像采集和信號(hào)處理等功能集成實(shí)現(xiàn)片上系統(tǒng)(SoC),機(jī)器視覺系統(tǒng)也從基于PC的板級(jí)式視覺系統(tǒng),向能嵌入更多功能、更小型的智能相機(jī)系統(tǒng)發(fā)展。3:機(jī)器視覺的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)(來源:《工業(yè)和自動(dòng)化領(lǐng)域的機(jī)器視覺-2018版》)在工業(yè)制造領(lǐng)域,機(jī)器視覺主要面向半導(dǎo)體及電子制造、汽車制造、機(jī)械制造、食品與包裝、制藥等行業(yè),實(shí)現(xiàn)功能包括缺陷檢測(cè)、尺寸測(cè)量、模式識(shí)別、導(dǎo)航定位等,可以大幅度提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率,同時(shí)也確保工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境的安全性。隨著生產(chǎn)逐漸從勞動(dòng)密集型向技術(shù)密集型轉(zhuǎn)移,我國對(duì)機(jī)器視覺技術(shù)的需求愈發(fā)強(qiáng)烈,并成為全球機(jī)器視覺的主要市場(chǎng)之一。Yole預(yù)計(jì)全球機(jī)器視覺相機(jī)市場(chǎng)將從2017年的20億美元增長到2023年的40億美元,復(fù)合年增長率(CAGR)為12%。4機(jī)器視覺在工業(yè)制造領(lǐng)域內(nèi)的主要應(yīng)用傳統(tǒng)的機(jī)器視覺相機(jī)獲取目標(biāo)物體的二維像,缺少空間深度信息。而3D視覺技術(shù)的出現(xiàn)不僅有效解決了復(fù)雜物體的模式識(shí)別和3D測(cè)量難題,同時(shí)還能實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜的人機(jī)交互功能。
機(jī)器視覺主要研究用計(jì)算機(jī)來模擬人的視覺功能,通過攝像機(jī)等得到圖像,然后將它轉(zhuǎn)換成數(shù)字化圖像信號(hào),再送入計(jì)算機(jī),利用軟件從中獲取所需信息,做出正確的計(jì)算和判斷,通過數(shù)字圖像處理算法和識(shí)別算法,對(duì)客觀世界的三維景物和物體進(jìn)行形態(tài)和運(yùn)動(dòng)識(shí)別,根據(jù)識(shí)別結(jié)果來控制現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備動(dòng)作。從功能上來看,典型的機(jī)器視覺系統(tǒng)可以分為:圖像采集部分、圖像處理部分和運(yùn)動(dòng)控制部分,計(jì)算機(jī)視覺是研究試圖建立從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取“所需信息”的人工智能識(shí)別系統(tǒng)。正地應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、、工業(yè)、農(nóng)業(yè)等諸多領(lǐng)域中。視覺技術(shù)研究與應(yīng)用的必要性視覺技術(shù)在國內(nèi)外發(fā)展極其必要。2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)極大沖擊了美國至全球的各個(gè)領(lǐng)域。美國汽車制造業(yè)“BigThree”頻臨破產(chǎn),進(jìn)一步自動(dòng)化是出路。美國推行“MadeinUS”計(jì)劃。出臺(tái)多個(gè)政策刺激鼓勵(lì)企業(yè)技術(shù)發(fā)明創(chuàng)新,視覺技術(shù)的應(yīng)用就顯得非常必要。近年在國內(nèi),勞動(dòng)力工資成本大幅提高,很多生產(chǎn)企業(yè)遷移到人力資源更低廉的國家和區(qū)域,食品、醫(yī)藥質(zhì)量事件不斷。“MadeinChina”在世界聲譽(yù)亟需提高,為提高質(zhì)量保持競(jìng)爭(zhēng)力,各領(lǐng)域的視覺檢測(cè)及高度自動(dòng)化勢(shì)在必行。視覺檢測(cè)對(duì)工業(yè)自動(dòng)化的重要性與日俱增。我們的汽車檢測(cè)設(shè)備能夠幫助用戶及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決車輛問題,提高行車安全性。
機(jī)器視覺已成功地應(yīng)用于工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域,大幅度地提高了產(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)效率。譬如,企業(yè)中用于檢測(cè)輸血袋編號(hào)。在血袋生產(chǎn)過程中,血袋上的字符編號(hào)的正確和***是必不可少的檢測(cè)信息。依靠工人的肉眼逐條檢測(cè)帶狀轉(zhuǎn)印薄膜上的字符串,來追蹤血袋編號(hào)是否錯(cuò)印,勞動(dòng)強(qiáng)度大,效率低,不能從根本上保證檢測(cè)質(zhì)量。一旦血袋編號(hào)出現(xiàn)重印、錯(cuò)印將會(huì)發(fā)生嚴(yán)重醫(yī)療事故,因此一種基于機(jī)器視覺技術(shù)的血袋編號(hào)字符的提取、識(shí)別與錯(cuò)誤反饋于一體的檢測(cè)系統(tǒng)就適時(shí)、必要的誕生了,用以提高一次性血袋出廠編號(hào)的檢測(cè)精度和自動(dòng)化水平,保證產(chǎn)品質(zhì)量,解決生產(chǎn)實(shí)際問題。字符在線識(shí)別系統(tǒng)組成為達(dá)到識(shí)別目的,識(shí)別系統(tǒng)由硬件和軟件構(gòu)成。硬件系統(tǒng)主要有血袋編號(hào)檢測(cè)臺(tái)機(jī)械結(jié)構(gòu)、LED陣列照明系統(tǒng)、血袋編號(hào)圖像采集系統(tǒng)、攝像機(jī)和計(jì)算機(jī)等。軟件部分是系統(tǒng)的**,主要由圖像預(yù)處理、字符定位、字符傾斜校正、字符分割、字符識(shí)別等部分組成。識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)基于labVIEW編程、圖像處理、微型計(jì)算機(jī)接口技術(shù)等實(shí)現(xiàn)輸血袋的文字在線識(shí)別。使用圖像灰度化技術(shù)、平滑、校正、直方圖均衡化等技術(shù)進(jìn)行圖像預(yù)處理。使用投影定位法等對(duì)字符進(jìn)行定位。使用投影法、模版匹配等進(jìn)行傾斜角度調(diào)整。品牌優(yōu)勢(shì)在于多年的研發(fā)經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)團(tuán)隊(duì),能夠提供高質(zhì)量的產(chǎn)品和質(zhì)量的售后服務(wù)。曲度檢測(cè)設(shè)備報(bào)價(jià)
檢測(cè)設(shè)備是用于檢測(cè)光電顯示偏光片、膜材的檢測(cè)設(shè)備。金華平面度檢測(cè)設(shè)備供應(yīng)商
那么工業(yè)、傳感器、還有AI系統(tǒng)來控制這些設(shè)備,讓其他機(jī)器也變的有思維能力。再通過5G信息傳輸?shù)轿覀兊拇髷?shù)據(jù)服務(wù)器,然后由服務(wù)器統(tǒng)一控制整個(gè)工廠的自動(dòng)化。五.AI系統(tǒng)糾錯(cuò)功能AI人工智能系統(tǒng)也可學(xué)習(xí)自動(dòng)糾正錯(cuò)誤的問題,有時(shí)人工做的一些事情可能會(huì)出錯(cuò),或者自動(dòng)化控制那些有問題,這些都可以讓AI人工智能系統(tǒng)來糾正,避免發(fā)生不必要的損失,也可以在人遇到危險(xiǎn)時(shí)系統(tǒng)自動(dòng)幫助人避開危險(xiǎn)。六.AI自動(dòng)化檢測(cè)設(shè)備的配置檢測(cè)設(shè)備主要是通過工業(yè)相機(jī)來拍照采集圖像然后在系統(tǒng)進(jìn)行信息處理,設(shè)備拍照主要用到的相機(jī)有:CCD工業(yè)相機(jī)、CMOS工業(yè)相機(jī)、激光檢測(cè)相機(jī)、目前主要分為這三種,CCD工業(yè)相機(jī)主要應(yīng)用于動(dòng)態(tài)拍照,CMOS工業(yè)相機(jī)主要用于靜態(tài)拍照,激光主要用于檢測(cè)產(chǎn)品的尺寸,還有檢測(cè)產(chǎn)品的平面度和深度。每個(gè)相機(jī)都有不同的功能。工業(yè)相機(jī)鏡頭,所有的相機(jī)都需要鏡頭,鏡頭主要的作用就是幫助工業(yè)相機(jī)放大或者縮小拍照視野。伺服電機(jī),因?yàn)榇蠖鄶?shù)設(shè)備都是動(dòng)態(tài)拍照的,這樣的檢測(cè)方式速度會(huì)非常快,所以需要一臺(tái)運(yùn)轉(zhuǎn)速度非常穩(wěn)定的伺服電機(jī)來帶動(dòng)。伺服電動(dòng)帶動(dòng)的平臺(tái)是一塊光學(xué)玻璃,為什么要叫光學(xué)玻璃呢因?yàn)椴AУ耐腹舛瓤蛇_(dá)95%以上。電腦主機(jī)。金華平面度檢測(cè)設(shè)備供應(yīng)商