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行業(yè)資訊

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  • 機(jī)器視覺(jué)下的PET瓶檢測(cè),完美打造高效、智能化的飲料瓶生產(chǎn)線
    隨著工業(yè)4.0概念的興起和自動(dòng)化水平提高,智慧工廠的概念開(kāi)始出現(xiàn),無(wú)人化的生產(chǎn)線也屢見(jiàn)不鮮?;跈C(jī)器視覺(jué)技術(shù)的PET瓶檢測(cè)機(jī),日漸成為飲料等生產(chǎn)線實(shí)現(xiàn)PET瓶自動(dòng)化檢測(cè)的有力手段,也為打造無(wú)人化、智能化生產(chǎn)線創(chuàng)造了有利條件。 PET瓶目前市面主流的食品、飲料、日化等行業(yè)的包裝材質(zhì),市場(chǎng)上絕大多數(shù)的食品罐、飲料瓶中99%是PET材質(zhì),在日化行業(yè)越來(lái)越多的化妝品裝也開(kāi)始試用pet瓶。由于PET瓶可以定做各種顏色,光澤度也是很好的,做瓶身材質(zhì)較為美觀,且...
    2024-08-15 10:44:27
  • 一個(gè)視覺(jué)項(xiàng)目工控機(jī)的選擇需注意以下幾點(diǎn):
    在機(jī)器視覺(jué)行業(yè)中,工控機(jī)性能的好壞影響整個(gè)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的處理速度以及運(yùn)行時(shí)間,是整個(gè)視覺(jué)系統(tǒng)的關(guān)鍵。尤其對(duì)于需要控制多個(gè)相機(jī)同時(shí)運(yùn)行的視覺(jué)系統(tǒng)來(lái)說(shuō),高配置工控機(jī)的穩(wěn)定性、速度都是無(wú)可比擬的。 1.確定工控機(jī)的尺寸 因?yàn)槭軝C(jī)臺(tái)空間的限制,工控機(jī)的尺寸會(huì)有所限制。工控機(jī)根據(jù)安裝尺寸,高度從1U到7U不等,也有體積更小的無(wú)風(fēng)扇工控機(jī)、嵌入式工控機(jī),長(zhǎng)僅為十余厘米,還有功能更為復(fù)雜的工作站,所以,首先要根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)安裝尺寸的大小,選擇產(chǎn)品規(guī)格 2.確...
    2024-08-14 11:04:41
  • 利用鏡頭光圈優(yōu)化提升視覺(jué)成像質(zhì)量
    光圈與瞳孔 人眼中有虹膜和瞳孔,瞳孔是人眼中允許光線通過(guò)的開(kāi)口。相機(jī)鏡頭也運(yùn)行著一個(gè)類似人眼的系統(tǒng),但這個(gè)光圈由金屬片制成,這些金屬片會(huì)聚形成光圈,光圈中心有一個(gè)開(kāi)口。鏡頭的虹膜就是光圈,光圈最終會(huì)影響相機(jī)拍攝的最終圖像。虹膜和瞳孔以及虹膜和光圈之間的比較如圖所示。 光圈越小,光線就越集中,景深(DOF)就會(huì)更大。這與到達(dá)傳感器的光量成反比。因此,在嘗試獲得明亮且聚焦的圖像時(shí),光圈起著重要作用。但是有時(shí)候光圈與焦點(diǎn)以及亮度的關(guān)系可能并不理想...
    2024-08-14 11:00:13
  • 視覺(jué)檢測(cè)的新革命:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的工業(yè)質(zhì)檢新飛躍
    數(shù)據(jù)背后的視覺(jué)檢測(cè)力量 據(jù)行業(yè)報(bào)告顯示,全球機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)裝備市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到一個(gè)驚人的高度,這背后是視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)在高精度、高速度、高穩(wěn)定性方面的卓越表現(xiàn)。在PCB板缺陷檢測(cè)領(lǐng)域,視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用更是實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍,檢測(cè)準(zhǔn)確率提升至99%以上,極大降低了產(chǎn)品不良率,提升了整體生產(chǎn)效率。 技術(shù)點(diǎn)深度剖析 高精度成像技術(shù): 視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的核心在于成像。現(xiàn)代機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)普遍采用高分辨率相機(jī),結(jié)合先進(jìn)的圖像處理算法,能夠捕捉到微觀級(jí)別的...
    2024-08-13 09:48:53
  • 機(jī)器視覺(jué)知識(shí)科普——圖像特征提取(顏色,紋理,形狀)
    1.顏色特征提取 計(jì)算機(jī)視覺(jué)的特征提取算法研究至關(guān)重要。在一些算法中,一個(gè)高復(fù)雜度特征的提取可能能夠解決問(wèn)題(進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)等目的),但這將以處理更多數(shù)據(jù),需要更高的處理效果為代價(jià)。而顏色特征無(wú)需進(jìn)行大量計(jì)算。只需將數(shù)字圖像中的像素值進(jìn)行相應(yīng)轉(zhuǎn)換,表現(xiàn)為數(shù)值即可。因此顏色特征以其低復(fù)雜度成為了一個(gè)較好的特征。 在圖像處理中,我們可以將一個(gè)具體的像素點(diǎn)所呈現(xiàn)的顏色分多種方法分析,并提取出其顏色特征分量。比如通過(guò)手工標(biāo)記區(qū)域提取一個(gè)特定區(qū)域(region...
    2024-08-13 09:46:25
  • 全面解析!基于機(jī)器視覺(jué)的表面缺陷檢測(cè)存在的問(wèn)題與難點(diǎn)
    隨著新一代信息技術(shù)與制造業(yè)的深入融合,引發(fā)制造業(yè)產(chǎn)生巨大變革,逐步從數(shù)量擴(kuò)增向質(zhì)量提升轉(zhuǎn)變。通過(guò)提升產(chǎn)品質(zhì)量來(lái)生產(chǎn)高附加值、高利潤(rùn)的產(chǎn)品,可以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力的躍升,所以,加強(qiáng)品質(zhì)檢驗(yàn)是制造業(yè)生產(chǎn)中最常用的方式。 影響產(chǎn)品品質(zhì)的因素多種多樣,例如外觀品質(zhì)、功能品質(zhì)、性能品質(zhì)等。用戶和生產(chǎn)企業(yè)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的要求越來(lái)越高,除了較高的功能品質(zhì)和性能品質(zhì)之外,對(duì)外觀品質(zhì)的要求也在逐年提高,即良好的表面質(zhì)量。 然而,即便是嚴(yán)格把控制造的每一道流程,生產(chǎn)良品率也...
    2024-08-12 10:30:25
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