機(jī)器視覺(jué)缺陷檢測(cè)技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療影像、安防監(jiān)控等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，能夠提高產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)效率和安全性。機(jī)器視覺(jué)缺陷檢測(cè)原理機(jī)器視覺(jué)缺陷檢測(cè)是利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)來(lái)檢測(cè)和識(shí)別產(chǎn)品表面的缺陷，首先
2024-03-18 17:54:40
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外觀檢測(cè) 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)可以檢測(cè)橡膠圈表面的缺陷，裂紋、氣泡、凹陷等。通過(guò)圖像處理算法，系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別并標(biāo)記出這些缺陷。系統(tǒng)能夠精確識(shí)別顏色差異，并給出相應(yīng)的反饋或警報(bào)。 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)可以檢測(cè)橡膠圈
2024-03-15 17:24:0992 這篇論文介紹了一種文本引導(dǎo)的變分圖像生成方法，旨在解決工業(yè)制造中的異常檢測(cè)和分割問(wèn)題。傳統(tǒng)方法通過(guò)訓(xùn)練非缺陷數(shù)據(jù)的分布來(lái)進(jìn)行異常檢測(cè)，但這需要大量且多樣化的非缺陷數(shù)據(jù)。
2024-03-14 10:15:2844 
在線視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)可用于平穩(wěn)放置的橡膠零件、精密五金零件、汽車(chē)、手機(jī)零件、塑膠零件、電子零件等各種高精度產(chǎn)品。 常用功能 缺陷檢測(cè)：檢測(cè)產(chǎn)品表面的缺陷，如劃痕、凹陷、污點(diǎn)等，以確保產(chǎn)品質(zhì)量符合標(biāo)準(zhǔn)
2024-03-05 16:56:13142 
、包裝、飲料等需要對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行大批量識(shí)別、檢測(cè)的行業(yè)中，通過(guò)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)100%在線檢測(cè)。機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)飲料瓶生產(chǎn)線機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)在食品包裝行業(yè)的應(yīng)用：外
2024-02-27 16:04:27111 
缺陷檢測(cè)是生產(chǎn)過(guò)程的重要組成部分。它有助于確保產(chǎn)品的高質(zhì)量和滿足客戶的需求。缺陷檢測(cè)有許多不同的解決方案，特定應(yīng)用的最佳解決方案取決于所檢測(cè)的缺陷類(lèi)型、解決方案的成本以及解決方案的準(zhǔn)確性。
2024-02-26 15:44:0883 
雖然表面缺陷檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)不斷從學(xué)術(shù)研究走向成熟的工業(yè)應(yīng)用，但是依然有一些需要解決的問(wèn)題?；谝陨戏治隹梢园l(fā)現(xiàn)，由于芯片表面缺陷的獨(dú)特性質(zhì)，通用目標(biāo)檢測(cè)算法不適合直接應(yīng)用于芯片表面缺陷檢測(cè)任務(wù)，需要提出新的解決方法。
2024-02-25 14:30:18165 
機(jī)器視覺(jué)缺陷檢測(cè)是工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，
2024-02-22 13:59:4480 
表面缺陷檢測(cè)任務(wù)是指通過(guò)對(duì)產(chǎn)品表面進(jìn)行仔細(xì)的檢查和評(píng)估，以發(fā)現(xiàn)和識(shí)別任何不符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)或設(shè)計(jì)要求的表面缺陷。這項(xiàng)任務(wù)的目的是確保產(chǎn)品的外觀質(zhì)量和功能性滿足預(yù)定的要求，從而提高產(chǎn)品的整體質(zhì)量和客戶滿意度。
2024-02-21 14:31:52126 
、質(zhì)量控制、醫(yī)療影像、安防監(jiān)控、無(wú)人駕駛等。視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備的主要功能包括圖像采集、圖像處理、目標(biāo)檢測(cè)、特征提取、分類(lèi)識(shí)別、缺陷檢測(cè)、測(cè)量計(jì)量等，通過(guò)這些功能實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的自動(dòng)化檢測(cè)和分析。常見(jiàn)的視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備包
2024-02-21 09:41:11164 基于圖像的織物疵點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)已成為了該領(lǐng)域近年來(lái)的的研究熱點(diǎn)，其代替人工織物疵點(diǎn)檢測(cè)的研究算法也逐漸成為可能，主流方法一般分為兩大類(lèi)， 一是基于傳統(tǒng)圖像處理的織物缺陷檢測(cè)方法，二是基于深度學(xué)習(xí)算法的織物缺陷檢測(cè)定位方法。
2024-02-20 14:24:4790 
監(jiān)測(cè)。那么，無(wú)紡布缺陷在線檢測(cè)儀到底怎么用呢?它的檢測(cè)效果又如何呢?本文將為您詳細(xì)解答。 一、無(wú)紡布缺陷在線檢測(cè)儀的基本原理 無(wú)紡布缺陷在線檢測(cè)儀是一種利用光學(xué)成像技術(shù)對(duì)無(wú)紡布表面進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)的設(shè)備。它通過(guò)安裝
2024-02-03 14:58:17141 
電子制造行業(yè)正逐步邁向高度“數(shù)智化”時(shí)代，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始采用AI機(jī)器視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行缺陷檢測(cè)和品質(zhì)管控。由于良品率極高，在大量正常的產(chǎn)品中，收集缺陷樣本既耗時(shí)又低效。而模擬制造缺陷品也絕非易事，產(chǎn)品
2024-01-26 08:25:10155 
AI機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的核心是深度學(xué)習(xí)算法。通過(guò)大量樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)并識(shí)別鋰電池外殼各種缺陷的特征。
2024-01-18 15:50:03132 對(duì)于外部缺陷，通常采用顯微鏡下人工目測(cè)法或自動(dòng)外觀分選設(shè)備進(jìn)行檢測(cè)。然而，內(nèi)部微小缺陷一直是MLCC檢測(cè)的難點(diǎn)之一，它嚴(yán)重影響到產(chǎn)品的可靠性，但卻難以發(fā)現(xiàn)。為了解決這個(gè)問(wèn)題，超聲波探傷方法被引入
2024-01-16 10:53:00326 該例程用到了差異模型，將一個(gè)或多個(gè)圖像同一個(gè)理想圖像做對(duì)比，去找到明顯的不同。進(jìn)而鑒定出有缺陷的物體。差異模型的優(yōu)勢(shì)是可以直接通過(guò)它們的灰度值做比較，并且通過(guò)差異圖像，比較可以被空間地加權(quán)。
2024-01-14 14:06:56231 
本篇依據(jù)IPC-A-600標(biāo)準(zhǔn)中對(duì)于PCB驗(yàn)收中提到的主要外觀缺陷進(jìn)行說(shuō)明； ?對(duì)于不同缺陷的接受標(biāo)準(zhǔn)，IPC標(biāo)準(zhǔn)中已有明確說(shuō)明，不再贅述； 本文側(cè)重于缺陷的產(chǎn)生過(guò)程及改善方法，僅供參考；?PCB
2024-01-09 13:48:06
1 下面就常見(jiàn)的焊接缺陷、外觀特點(diǎn)、危害、原因分析進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。
2023-12-28 16:17:09190 基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的玻璃質(zhì)量檢測(cè)流程：產(chǎn)品經(jīng)過(guò)光學(xué)系統(tǒng)，LED紅光垂直（或其他角度）入射待檢測(cè)玻璃后，若玻璃中存在缺陷，CCD相機(jī)的靶面檢測(cè)到不均勻的出射光，然后圖像采集卡對(duì)輸出的信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集并將
2023-12-22 16:09:09188 
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《RA生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴解決方案-Aizip缺陷檢測(cè).pdf》資料免費(fèi)下載
2023-12-21 09:55:250 目前許多電路板的制造廠商己經(jīng)采用一些內(nèi)置電路測(cè)試（in-circuittest簡(jiǎn)稱(chēng)ICT）或者說(shuō)X射線技術(shù)來(lái)檢測(cè)焊點(diǎn)的質(zhì)量狀況。它們將有助于消除由于印刷工藝操作所產(chǎn)生的缺陷，但是這些方式不能監(jiān)測(cè)
2023-12-18 16:18:19121 。 一、光學(xué)檢測(cè)方法 光學(xué)檢測(cè)方法是一種常用的電子元件缺陷檢測(cè)技術(shù)，它利用光學(xué)原理對(duì)元件進(jìn)行檢測(cè)。常見(jiàn)的光學(xué)檢測(cè)方法包括顯微鏡檢測(cè)和高分辨率成像技術(shù)。 顯微鏡檢測(cè)：顯微鏡是一種常用的工具，可以放大被檢測(cè)物體的細(xì)節(jié)。在
2023-12-18 14:46:20371 在芯片生產(chǎn)制造過(guò)程中，各工藝流程環(huán)環(huán)相扣，技術(shù)復(fù)雜，材料、環(huán)境、工藝參數(shù)等因素的微變常導(dǎo)致芯片產(chǎn)生缺陷，影響產(chǎn)品良率。
2023-11-30 18:24:13941 
現(xiàn)有的FPC缺陷檢測(cè)算法多衍生于PCB檢測(cè)算法，但受本身獨(dú)特性限制，F(xiàn)PC板缺陷要求更高，檢測(cè)樣板尺寸更大，樣板成像易變形，使得針對(duì)PCB板的缺陷檢測(cè)算法不能直接套用FPC板的檢測(cè)算法，需要根據(jù)FPC板實(shí)際線路特征制定與之適宜的檢測(cè)算法。
2023-11-30 15:29:26119 蔡司 自動(dòng)缺陷檢測(cè)：適用于您的應(yīng)用領(lǐng)域的AI軟件 蔡司自動(dòng)化缺陷檢測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)軟件將人工智能應(yīng)用于3D CT和2D X射線系統(tǒng)，樹(shù)立了新的標(biāo)桿，可對(duì)缺陷或異常(不規(guī)則)進(jìn)行檢測(cè)、定位與分類(lèi)，同時(shí)通過(guò)
2023-11-15 11:14:24221 蔡司自動(dòng)缺陷檢測(cè) 適用于您的應(yīng)用領(lǐng)域的AI軟件 蔡司自動(dòng)化缺陷檢測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)軟件將人工智能應(yīng)用于3D CT和2D X射線系統(tǒng)，樹(shù)立了新的標(biāo)桿，可對(duì)缺陷或異常（不規(guī)則）進(jìn)行檢測(cè)、定位與分類(lèi)，同時(shí)通過(guò)讀取
2023-11-14 11:27:27212 缺陷檢測(cè)是工業(yè)視覺(jué)領(lǐng)域非常重要的應(yīng)用之一。幾乎所有的工業(yè)產(chǎn)品在流入市場(chǎng)之前都會(huì)有缺陷檢測(cè)的環(huán)節(jié)，目的是確保產(chǎn)品是合格的。
2023-11-14 11:06:38369 缺陷可能會(huì)降低電池的性能甚至導(dǎo)致電池失效。因此，對(duì)電極片的缺陷進(jìn)行及時(shí)、準(zhǔn)確的檢測(cè)是非常必要的。 電極片常見(jiàn)的缺陷包括： 1. 粘結(jié)不良：電極片是由電池活性材料和導(dǎo)電劑混合而成，如果粘結(jié)不良，會(huì)導(dǎo)致活性材料在充放電過(guò)
2023-11-10 14:54:13694 工業(yè)制造領(lǐng)域中，產(chǎn)品質(zhì)量的保證是至關(guān)重要的任務(wù)之一。然而，人工的檢測(cè)方法不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且容易受到主觀因素的影響，從而降低了檢測(cè)的準(zhǔn)確性和一致性。近年來(lái)，基于深度學(xué)習(xí)的技術(shù)在工業(yè)缺陷檢測(cè)領(lǐng)域取得了顯著的突破，其憑借其出色的特征學(xué)習(xí)和自動(dòng)化能力，逐漸成為工業(yè)缺陷檢測(cè)的熱門(mén)方向。
2023-10-24 09:29:27470 
機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用比較廣，例如FPD檢測(cè)等，工業(yè)相機(jī)助力顯示屏進(jìn)行缺陷檢測(cè)，提高產(chǎn)品品質(zhì)。
2023-10-16 16:09:53780 
是鑄浩過(guò)程中必不可少的，而對(duì)鑄件內(nèi)部質(zhì)量缺陷的檢測(cè)一般可經(jīng)過(guò)X射線對(duì)鑄件進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)，判斷缺陷和質(zhì)量，對(duì)雜亂架錢(qián)鑄件，有時(shí)需對(duì)其內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行檢查，以承以其是否契合
2023-10-13 14:51:47247 
方法多采用傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)算法，通過(guò)圖像形態(tài)學(xué)處理與特征提取進(jìn)行缺陷識(shí)別，往往需要根據(jù)不同形態(tài)的缺陷特征，設(shè)計(jì)不同的特征提取與識(shí)別算法。鋁型材表面缺陷形態(tài)不規(guī)則、位置隨機(jī)且大小不一，采用傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)缺陷識(shí)別方法進(jìn)行鋁型材缺陷識(shí)別，難以同時(shí)滿足檢測(cè)精度與效率的要求。
2023-10-08 15:30:01474 
采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)對(duì)PIN針外觀瑕疵進(jìn)行檢測(cè)。首先，通過(guò)高分辨率相機(jī)對(duì)PIN針進(jìn)行圖像采集，并對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、增強(qiáng)和角度校正等。然后，通過(guò)特征提取算法提取PIN針的關(guān)鍵特征，如長(zhǎng)度、直徑、彎曲度等。最后，基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建瑕疵識(shí)別模型，并利用已標(biāo)注的訓(xùn)練樣本對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。
2023-10-07 14:05:57534 
首先使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取輸入圖像特征圖，然后使用分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)、回歸網(wǎng)絡(luò)、中心度網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征圖上的所有特征點(diǎn)逐個(gè)進(jìn)行檢測(cè)，分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)輸出原圖上以此特征點(diǎn)為中心的區(qū)域所含缺陷類(lèi)別，回歸網(wǎng)絡(luò)輸出原圖上以此特征
2023-09-28 09:41:27187 
表面缺陷是工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)中不可避免的問(wèn)題，如果不及時(shí)發(fā)現(xiàn)處理，將會(huì)影響產(chǎn)品的外觀質(zhì)量及性能，導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)效益下降?，F(xiàn)如今，基于機(jī)器視覺(jué)的表面檢測(cè)方法在很多現(xiàn)代化企業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用，在文中將分析主流機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)，并指出現(xiàn)有機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)存在的問(wèn)題和對(duì)以后的發(fā)展趨勢(shì)做進(jìn)一步的展望。
2023-09-27 11:09:53336 圖像傳感器利用攝像元件 CCD 的每個(gè)像素的濃度（明暗） 數(shù)據(jù)，根據(jù)濃度的變化來(lái)檢測(cè)瑕疵或邊緣部?？紤]到處理全部像素?cái)?shù)據(jù)所需時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，同時(shí)一些不必要的噪點(diǎn)數(shù)據(jù)會(huì)影響檢查的結(jié)果，因此在本公司生產(chǎn)的 CV 系列中，采用由數(shù)個(gè)像素構(gòu)成的小“分割”的平均濃度，通過(guò)與周?chē)钠骄鶟舛?b class="flag-6" style="color: red">進(jìn)行對(duì)比的方法來(lái)檢測(cè)瑕疵。
2023-09-27 10:54:34487 
一、簡(jiǎn)介
缺陷檢測(cè)加速應(yīng)用程序是一個(gè)機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用程序，它通過(guò)使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)功能自動(dòng)檢測(cè)芒果中的缺陷并在高速工廠管道中進(jìn)行分類(lèi)。
缺陷檢測(cè)應(yīng)用
這是在Xilinx SOM嵌入式平臺(tái)上開(kāi)發(fā)的缺陷檢測(cè)
2023-09-26 15:17:29
CCD視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)由攝像機(jī)、光源、鏡頭、控制軟件等部分組成。系統(tǒng)通過(guò)攝像機(jī)攝取被檢測(cè)網(wǎng)布的圖像，然后將圖像傳輸?shù)娇刂栖浖?b class="flag-6" style="color: red">進(jìn)行處理?？刂栖浖?duì)圖像進(jìn)行分析處理，如果發(fā)現(xiàn)有漏件、錯(cuò)誤擺放等問(wèn)題，就會(huì)產(chǎn)生報(bào)警信號(hào)，提醒操作人員進(jìn)行修整。
2023-09-25 15:41:05481 
針對(duì)軟包裝鋰離子電池表面圖像凸點(diǎn)缺陷對(duì)比度低、反光、凹凸不平,難以進(jìn)行準(zhǔn)確檢測(cè)與識(shí)別的問(wèn)題,本文作者在頻域上使用高斯濾波對(duì)圖像進(jìn)行處理,再將處理后的圖像用深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行進(jìn)一步檢測(cè)。
2023-09-25 10:54:40370 
。 PET飲料瓶垂直載壓測(cè)定儀的設(shè)計(jì)原理是通過(guò)模擬實(shí)際使用中瓶子可能遭受的各種垂直壓力情況，來(lái)測(cè)試瓶子的抗壓性能。在測(cè)試過(guò)程中，被測(cè)瓶子會(huì)被放置在測(cè)試平臺(tái)的指
2023-09-22 17:06:13
飲料瓶垂直負(fù)荷測(cè)定儀 PET瓶垂直載壓儀是一種專(zhuān)門(mén)用于測(cè)試PET瓶（聚對(duì)苯二甲酸乙二酯瓶）抗壓性能的設(shè)備。這種設(shè)備的設(shè)計(jì)原理基于PET瓶在運(yùn)輸和使用過(guò)程中可能會(huì)遭受各種垂直壓力的情況，因此
2023-09-22 16:57:24
缺陷檢測(cè)在電子制造業(yè)中是非常重要的應(yīng)用。然而，由于存在的缺陷多種多樣，傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)算法很難對(duì)缺陷特征進(jìn)行完全建模和遷移缺陷特征，致使傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)算法可重復(fù)使用性不是很大，并且需要區(qū)分工作條件，這將
2023-09-22 12:19:00449 
。 該設(shè)備是一種專(zhuān)門(mén)用于檢測(cè)塑料瓶、礦泉水瓶和飲料瓶等瓶子底部是否平整，以及是否符合密封性要求的設(shè)備。該檢測(cè)儀運(yùn)用先進(jìn)的圖像處理和機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，能夠快速
2023-09-21 17:28:51
;PET飲料瓶垂直載壓測(cè)定儀的設(shè)計(jì)原理是通過(guò)模擬實(shí)際使用中瓶子可能遭受的各種垂直壓力情況，來(lái)測(cè)試瓶子的抗壓性能。在測(cè)試過(guò)程中，被測(cè)瓶子會(huì)被放置在測(cè)試平臺(tái)的指定位置
2023-09-21 17:12:54
塑料瓶密封性檢測(cè)儀 在食品包裝領(lǐng)域，密封性檢測(cè)至關(guān)重要。無(wú)論是塑料瓶、飲料瓶、寵物食品包裝還是罐頭瓶，良好的密封性是確保食品安全和延長(zhǎng)產(chǎn)品保質(zhì)期的關(guān)鍵因素。為了助力食品行業(yè)更好地控制包裝
2023-09-21 17:09:32
在機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)工作流程中，主要分為圖像信息獲取、圖像信息處理和機(jī)電系統(tǒng)執(zhí)行檢測(cè)結(jié)果3個(gè)部分，另外根據(jù)系統(tǒng)需要還可以實(shí)時(shí)地通過(guò)人機(jī)界面進(jìn)行參數(shù)設(shè)置和調(diào)整。
當(dāng)被檢測(cè)的對(duì)象運(yùn)動(dòng)到某一設(shè)定時(shí)會(huì)被傳感器
2023-09-19 06:34:07
X射線檢測(cè)儀是一種非破壞性檢測(cè)工具，廣泛應(yīng)用于工業(yè)、醫(yī)療和其他領(lǐng)域。在工業(yè)領(lǐng)域，X射線檢測(cè)儀主要用于檢測(cè)材料和構(gòu)件的內(nèi)部缺陷。以下是X射線檢測(cè)儀可以檢測(cè)到的一些常見(jiàn)缺陷： 1. 裂紋：如焊縫中的裂紋
2023-09-18 15:53:42393 操作視頻見(jiàn)B站連接：aidlux模型優(yōu)化+工業(yè)缺陷檢測(cè)～～完美用我的華為手機(jī)實(shí)現(xiàn)缺陷檢測(cè)的推理[bilibiliaidlux模型優(yōu)化+工業(yè)缺陷檢測(cè)～～完美用我的華為手機(jī)實(shí)現(xiàn)缺陷檢測(cè)的推理
2023-09-13 21:56:33398 缺陷檢測(cè)的原理可以基于人工智能或機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行解釋。 在人工智能領(lǐng)域，缺陷檢測(cè)主要通過(guò)采集數(shù)據(jù)、特征提取、模型訓(xùn)練和測(cè)試、模型優(yōu)化以及模型部署等步驟，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)檢測(cè)產(chǎn)品缺陷。對(duì)于檢測(cè)板材表面
2023-09-09 13:20:57
網(wǎng)布CCD視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)由攝像機(jī)、光源、鏡頭、控制軟件等部分組成。系統(tǒng)通過(guò)攝像機(jī)攝取被檢測(cè)網(wǎng)布的圖像，然后將圖像傳輸?shù)娇刂栖浖?b class="flag-6" style="color: red">進(jìn)行處理。控制軟件對(duì)圖像進(jìn)行分析處理，如果發(fā)現(xiàn)有漏織、斷織等問(wèn)題，就會(huì)
2023-09-08 13:31:57486 
，可能會(huì)產(chǎn)生一些內(nèi)部缺陷，如空洞、裂紋、偏移、橋接等。這些缺陷往往無(wú)法通過(guò)外觀檢查發(fā)現(xiàn)，但可能會(huì)影響封裝的性能和可靠性。X射線檢測(cè)可以提供封裝內(nèi)部的圖像，提供對(duì)內(nèi)部缺陷的直接觀察。 ? 檢測(cè)焊點(diǎn)質(zhì)量 在半導(dǎo)體封裝中，
2023-08-29 10:10:45385 通過(guò)多種機(jī)構(gòu)方案將前道工序的產(chǎn)品取至檢測(cè)設(shè)備中，產(chǎn)品在三個(gè)檢測(cè)工位中流轉(zhuǎn)檢測(cè)，檢測(cè)完成后，產(chǎn)品擺盤(pán)或剔除至不良盒中。
2023-08-28 10:34:52184 
在電子設(shè)備的制造和維修過(guò)程中，準(zhǔn)確地檢測(cè)電子元器件的外觀是至關(guān)重要的。通過(guò)仔細(xì)觀察元器件的外觀，我們可以判斷其質(zhì)量和可靠性，以確保設(shè)備的正常運(yùn)行。以下是一些簡(jiǎn)單而有效的技巧，可幫助您檢測(cè)電子元器件的外觀。
2023-08-22 09:40:29545 全球首款不用設(shè)置參數(shù)的AVIAVI外觀檢查機(jī)，用于檢查線路板外觀是否存在缺陷，可減少產(chǎn)品報(bào)廢，保障產(chǎn)品質(zhì)量。在AI的加持下，AVI發(fā)揮出了更大的價(jià)值：更高的檢測(cè)效率、更準(zhǔn)確的測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)、更可靠的檢測(cè)
2023-08-18 09:40:102105 
在機(jī)器視覺(jué)表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中，鏡頭與相機(jī)的組合對(duì)于中密度板表面缺陷圖像的質(zhì)量有著直接的影響，相機(jī)成像原理如上圖 所示。在采集圖像時(shí)，鏡頭必須能夠完整的照亮相機(jī)的傳感器區(qū)域，以避免陰影和漸暈的產(chǎn)生。
2023-08-17 14:51:19428 
、形狀特征三個(gè)方面總結(jié)了傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)表面缺陷檢測(cè)方法在工業(yè)產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用。其次，從監(jiān)督法、無(wú)監(jiān)督法、弱監(jiān)督法三個(gè)方面論述了近年來(lái)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的工業(yè)產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)的研究現(xiàn)狀。然后，系統(tǒng)總結(jié)
2023-08-17 11:23:29529 
AI視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備具備更高的效率和更精準(zhǔn)的檢測(cè)產(chǎn)品外觀尺寸能力，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)環(huán)節(jié)的自動(dòng)化，從而有效提升生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本，并且極大地提升了產(chǎn)品質(zhì)量。
2023-08-16 13:16:58451 工業(yè)CT內(nèi)部缺陷掃描檢測(cè)設(shè)備是一種先進(jìn)的非破壞性檢測(cè)技術(shù)，通過(guò)采集物體內(nèi)部的X射線圖像并重構(gòu)三維立體模型，以揭示材料內(nèi)部的結(jié)構(gòu)和特征。它在現(xiàn)代制造業(yè)和科學(xué)研究領(lǐng)域中具有重要地位，是無(wú)損評(píng)估和質(zhì)量
2023-08-10 17:13:351035 
壓鑄模的磨損缺陷是由熱、化學(xué)腐蝕及機(jī)械載荷三方面因素造成。壓鑄模長(zhǎng)時(shí)間在高溫條件下工作，會(huì)使模具零件表面材料的強(qiáng)度降低，這樣更容易受到熔融金屬液的沖擊侵蝕。為保證壓鑄制件的質(zhì)量，生產(chǎn)過(guò)程中會(huì)進(jìn)行保壓，有可能會(huì)使模具零件型腔表面出現(xiàn)刮傷等情況，在新傷與侵蝕的共同作用下導(dǎo)致磨損更加嚴(yán)重。
2023-08-03 11:26:21718 
，會(huì)對(duì)設(shè)施和環(huán)境安全造成嚴(yán)重威脅。因此，針對(duì)管道的缺陷檢測(cè)與識(shí)別是一個(gè)非常重要的研究方向。下面安泰電子將為大家詳細(xì)介紹電壓放大器在管道缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用。 圖：ATA-2000系列高壓放大器 確定缺陷位置 在管道缺陷檢測(cè)中
2023-07-26 16:57:13263 
1. 摘要 CVPR VISION 23挑戰(zhàn)賽第1賽道 "數(shù)據(jù)智能缺陷檢測(cè) "要求參賽者在數(shù)據(jù)缺乏的環(huán)境下對(duì)14個(gè)工業(yè)檢測(cè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)例分割。本論文的方法聚焦于在有限訓(xùn)練樣本的場(chǎng)景下提高缺陷掩模
2023-07-18 15:28:12364 
本文采用Halcon圖像處理軟件來(lái)搭建工業(yè)標(biāo)簽表面缺陷檢測(cè)的檢測(cè)系統(tǒng)，主要檢測(cè)過(guò)程為：利用工業(yè)相機(jī)對(duì)傳送帶上待檢的工業(yè)標(biāo)簽進(jìn)行圖像采集和預(yù)處理，最后通過(guò)模板配準(zhǔn)檢測(cè)出缺陷所在的區(qū)域。
2023-07-13 12:19:56770 
電阻/電容的外觀檢測(cè)案例 視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng) 電阻/電容的外觀檢測(cè)案例分析：檢測(cè)內(nèi)容:是否有本體缺陷、刮傷、崩邊，是否有破損、臟污、異色。檢測(cè)過(guò)程說(shuō)明：1、通過(guò)圖像攝取
2023-07-04 11:51:09
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。
2023-07-03 14:45:00387 
表面缺陷檢測(cè)是機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的一種，通常是指檢測(cè)物品表面的瑕疵，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)模擬人眼視覺(jué)的功能，對(duì)圖像進(jìn)行采集、處理和計(jì)算，最后對(duì)特定物體進(jìn)行實(shí)際檢測(cè)、控制和應(yīng)用。
2023-06-30 11:50:20358 
機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備原理 機(jī)器視覺(jué)缺陷檢測(cè)的原理是基于人眼檢驗(yàn)?zāi)M，用簡(jiǎn)單的歸納思維來(lái)識(shí)別，如同生活當(dāng)中醫(yī)生診斷患者一樣，這是一種典型的歸納和歸類(lèi)行為，從最古老的視覺(jué)、嗅覺(jué)、詢問(wèn)和切割，到今天
2023-06-29 11:37:38347 機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)裝置 機(jī)器視覺(jué)自動(dòng)化檢測(cè)設(shè)備在工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域中占有越來(lái)越重要的地位，機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的出現(xiàn)大大提高了檢測(cè)系統(tǒng)的效率，其機(jī)器視覺(jué)自動(dòng)化檢測(cè)系統(tǒng)還可以進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析。 機(jī)器視覺(jué)自動(dòng)化檢測(cè)
2023-06-29 11:26:39267 機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng) 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)是怎樣檢測(cè)產(chǎn)品外觀缺陷的呢？ 機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技能替代了在傳統(tǒng)工業(yè)檢測(cè)，在傳統(tǒng)工業(yè)檢測(cè)技能需要大量的人工品鑒挑選。不只印象生產(chǎn)功率慢，而且在人疲勞心情狀態(tài)既有可能帶來(lái)不可
2023-06-29 11:17:30468 鐘表行業(yè)的組裝件都是微型零部件，比如表扣，它在生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)于關(guān)鍵位置尺寸檢測(cè)非常費(fèi)時(shí)費(fèi)力。隨著科技的發(fā)達(dá)，現(xiàn)在可以通過(guò)圖像處理、計(jì)算機(jī)和成像的技術(shù)，利用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)的方式進(jìn)行工業(yè)產(chǎn)品缺陷、尺寸檢測(cè)
2023-06-28 14:30:39
、有漏檢、檢驗(yàn)不到位、檢驗(yàn)馬虎等問(wèn)題——視覺(jué)檢測(cè)給客戶帶來(lái)改善——視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)是指由相機(jī)鏡頭將產(chǎn)品捕捉，通過(guò)圖像進(jìn)行檢測(cè)分析產(chǎn)品是否缺陷/瑕疵，后將數(shù)據(jù)整理匯總系
2023-06-28 14:28:26
樣本少的情況下實(shí)現(xiàn)高精度的檢測(cè)呢？目前有兩種方法，一種是小樣本學(xué)習(xí)，另一種是用GAN。本文將介紹一種GAN用于無(wú)缺陷樣本產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)。 ? 深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)主流領(lǐng)域已經(jīng)應(yīng)用的很成熟，但是在工業(yè)領(lǐng)域，比如產(chǎn)品表面缺
2023-06-26 09:54:04687 
缺陷檢測(cè)是工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其檢測(cè)結(jié)果的好壞直接影響著產(chǎn)品的質(zhì)量。而在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，但產(chǎn)品瑕疵率非常低，甚至是沒(méi)有，缺陷樣本的不充足使得需要深度學(xué)習(xí)缺陷檢測(cè)模型準(zhǔn)確率不高。如何在缺陷樣本
2023-06-26 09:49:01549 
、手機(jī)玻璃瓶屏表面缺陷檢測(cè)。3、鋼板表面缺陷檢測(cè)。4、印刷品/大型包裝紙箱表面缺陷檢測(cè)。照射原理選型指南性能參數(shù)尺寸示意圖機(jī)器視覺(jué)光源——線光源采用大功率亮高亮LE
2023-06-25 11:02:02
統(tǒng)和運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)。系統(tǒng)對(duì)漆面缺陷檢測(cè)的過(guò)程和結(jié)果全程保存在本地電腦數(shù)據(jù)庫(kù)上，同時(shí)可以與車(chē)間管理系統(tǒng)對(duì)接，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)結(jié)果的分類(lèi)查詢、匯總分析功能。
2023-06-19 10:12:481924 
工業(yè)機(jī)器視覺(jué)的目標(biāo)之一是開(kāi)發(fā)計(jì)算機(jī)和電子系統(tǒng)，以取代人類(lèi)視覺(jué)在工業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量控制中。卷筒紙檢測(cè)系統(tǒng)目前用于許多應(yīng)用中的缺陷檢測(cè)和質(zhì)量控制，例如制造高壓電纜絕緣、紙張、塑料袋、鋼條、燃料顆粒、芯片包裝
2023-06-17 15:31:21611 
NO 1. AOI 測(cè)試作用 AOI（Automated Optical Inspection）的全稱(chēng)是自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)，在生產(chǎn)過(guò)程中，對(duì)電池片的外觀缺陷和顏色進(jìn)行分選。 NO 2. AOI 檢測(cè)
2023-06-16 14:20:161090 
可以隨著工藝流程調(diào)整和升級(jí)。
二、工業(yè)AI視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的工作原理
工業(yè)AI視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的工作原理包括以下幾個(gè)步驟：
1.圖像采集：系統(tǒng)首先通過(guò)高分辨率的攝像頭或彩色相機(jī)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行拍攝，以獲取高清晰度
2023-06-15 16:21:56
Modzy在云中和邊緣部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。他們構(gòu)建了上面的演示，以向他們的制造客戶展示在工廠中使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)檢測(cè)缺陷是多么容易和經(jīng)濟(jì)實(shí)惠。
2023-06-12 10:37:19193 
現(xiàn)在，機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)檢測(cè)、包裝印刷、食品工業(yè)、航空航天、生物醫(yī)學(xué)工程、軍事科技、智能交通、文字識(shí)別等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。
2023-06-09 09:35:23314 
AI視覺(jué)是一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工智能技術(shù)的前沿技術(shù)，可應(yīng)用于各種質(zhì)檢場(chǎng)景。通過(guò)該技術(shù)，可以迅速檢測(cè)產(chǎn)品外觀缺陷、零件缺陷、裝配誤差等問(wèn)題，進(jìn)一步強(qiáng)化產(chǎn)品的質(zhì)量和穩(wěn)定性。當(dāng)然，這項(xiàng)技術(shù)還需要進(jìn)一步
2023-06-08 10:52:17946 
蔡司工業(yè)CT自動(dòng)缺陷檢測(cè)軟件可以可靠、快速和自動(dòng)地檢測(cè)和評(píng)估鑄件中即使是最小的缺陷。機(jī)器學(xué)習(xí)使之成為可能！您的優(yōu)勢(shì)：僅需60秒即可進(jìn)行缺陷分析可靠的評(píng)估綜合報(bào)告檢測(cè)鑄件缺陷在復(fù)雜的鑄件制造過(guò)程中
2023-06-07 16:33:07334 
有無(wú)缺失等進(jìn)行圖像處理，視覺(jué)檢測(cè)、無(wú)漏檢，提升產(chǎn)品良品率。機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)在一些不適合人工作業(yè)的危險(xiǎn)工作環(huán)境或人工視覺(jué)難以滿足要求的場(chǎng)合，用機(jī)器視覺(jué)來(lái)替代人工視覺(jué)。蘇州
2023-06-05 11:39:35
過(guò)程中表面不可避免地會(huì)出現(xiàn)裂紋、劃痕、凸起等不良特征，厚度未達(dá)標(biāo)或帶有缺陷的石墨片未被及時(shí)剔除，裝配到紐扣電池中，則直接影響電池品質(zhì)。針對(duì)石墨片厚度及缺陷檢測(cè)，昂視
2023-06-05 10:26:37434 
AOI（Automated Optical Inspection）的全稱(chēng)是自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)，在生產(chǎn)過(guò)程中，對(duì)電池片的外觀缺陷和顏色進(jìn)行分選。
2023-06-02 14:45:532675 
。 電路板常見(jiàn)焊接缺陷有很多種，下面為常見(jiàn)的幾種焊接缺陷： 一、虛焊 1、外觀特點(diǎn)焊錫與元器件引線或與銅箔之間有明顯黑色界線，焊錫向界線凹陷。 2、危害不能正常工作。 3、原因分析 1) 元器件
2023-06-01 14:34:40
NO 1. AOI 測(cè)試作用 AOI（Automated Optical Inspection）的全稱(chēng)是自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)，在生產(chǎn)過(guò)程中，對(duì)電池片的外觀缺陷和顏色進(jìn)行分選。 NO 2. AOI 檢測(cè)
2023-05-31 11:13:201771 
機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)與機(jī)器視覺(jué)定位是兩種重要的機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用技術(shù)，主要區(qū)別在于檢測(cè)對(duì)象和應(yīng)用領(lǐng)域不同。機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)可以用于檢測(cè)產(chǎn)品的外觀、尺寸、密封性、移動(dòng)對(duì)象、顏色缺陷、形狀缺陷等，廣泛應(yīng)用于工業(yè)、醫(yī)療
2023-05-30 17:10:33681 X-ray檢測(cè)儀可以實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車(chē)零部件內(nèi)部結(jié)構(gòu)的變形的檢測(cè)，可以將X射線展開(kāi)來(lái)查看，以便檢測(cè)汽車(chē)零部件內(nèi)部結(jié)構(gòu)變形情況，以確保零部件的質(zhì)量。 (2)檢測(cè)外觀的缺陷 通過(guò)X-ray檢測(cè)儀，可以檢測(cè)汽車(chē)零部件外觀上的缺陷，如拋光不良、外觀裂紋、表面銹蝕
2023-05-29 16:23:49425 高效、準(zhǔn)確的自動(dòng)化紡織品缺陷檢測(cè)方案已成為生產(chǎn)企業(yè)提高效率、降低成本、提高產(chǎn)品質(zhì)量的必要手段。方案簡(jiǎn)介紡織品缺陷檢測(cè)是指基于圖像處理、機(jī)器視覺(jué)和人工智能等技術(shù)，通過(guò)對(duì)紡織品圖像進(jìn)行分析、識(shí)別和分類(lèi)，快速
2023-05-16 11:24:341062 
太陽(yáng)能電池板是光伏發(fā)電系統(tǒng)的核心組件，其質(zhì)量的好壞關(guān)系到光伏發(fā)電系統(tǒng)的工作效率和使用壽命。因此，定期對(duì)太陽(yáng)能電池板進(jìn)行缺陷檢測(cè)是必要的。太陽(yáng)能電池板缺陷檢測(cè)是確保太陽(yáng)能電池板性能的重要環(huán)節(jié)，通?？梢苑譃橐韵聨最?lèi)：
2023-04-24 16:11:161718 同時(shí)這種測(cè)量也不適用于現(xiàn)代化的管理，已不能滿足如今高效高速的生產(chǎn)要求，所以汽車(chē)零部件檢測(cè)逐步利用機(jī)器視覺(jué)代替人工檢測(cè)，以提高工作效率、準(zhǔn)確率，還可以降低人工成本。
2023-04-24 10:04:37464 
將機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)應(yīng)用于汽車(chē)零部件成型產(chǎn)品的內(nèi)徑尺寸測(cè)量、外徑尺寸測(cè)量、外觀缺陷檢測(cè)等，工業(yè)相機(jī)和工業(yè)鏡頭的完美配合所帶來(lái)的高精準(zhǔn)度、高穩(wěn)定性、高通用性大大提高了工作效率，幫助用戶縮短了產(chǎn)品的檢測(cè)時(shí)間，提高了檢測(cè)結(jié)果精確度。
2023-04-18 09:29:59760 如圖，第十二道主流程為FQC。FQC的目的：FQC即final quality control，最終品質(zhì)控制。在這道工序主要是對(duì)PCB的外觀進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)外觀，大家可能覺(jué)得就沒(méi)有什么流程了吧？其實(shí)
2023-04-14 11:53:26
如圖，第十二道主流程為FQC。FQC的目的：FQC即final quality control，最終品質(zhì)控制。在這道工序主要是對(duì)PCB的外觀進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)外觀，大家可能覺(jué)得就沒(méi)有什么流程了吧？其實(shí)
2023-04-14 11:43:02
中汽協(xié)發(fā)布的最新數(shù)據(jù)顯示，今年1~2月，國(guó)內(nèi)新能源汽車(chē)產(chǎn)銷(xiāo)分別完成97.7萬(wàn)輛和93.3萬(wàn)輛，同比分別增長(zhǎng)18.1%和20.8%。隨著新能源汽車(chē)補(bǔ)貼退坡，國(guó)內(nèi)新能源汽車(chē)市場(chǎng)的增速出現(xiàn)明顯波動(dòng)，當(dāng)整體性的高增長(zhǎng)不再延續(xù)，車(chē)企更需要以硬實(shí)力守疆拓土，與其深度綁定的動(dòng)力電池行業(yè)也迎來(lái)更嚴(yán)苛的標(biāo)準(zhǔn)。回望新能源汽車(chē)行業(yè)激流勇進(jìn)的這些年，動(dòng)力電池始終是居高不下的熱門(mén)話題
2023-04-14 09:38:09803 為構(gòu)建高性能的缺陷檢測(cè)平臺(tái)，雙方首先從基礎(chǔ)架構(gòu)入手，根據(jù)總部云數(shù)據(jù)中心、各產(chǎn)線的生產(chǎn)管理系統(tǒng)、各類(lèi)檢測(cè)設(shè)備在缺陷檢測(cè)流程中的不同作用，以及所處的不同場(chǎng)景帶來(lái)的特定需求，設(shè)計(jì)出 “云 - 邊 - 端” 協(xié)同的方案。
2023-04-03 09:31:51752 電池視覺(jué)檢測(cè)存在的挑戰(zhàn) 圓柱電池形狀不規(guī)則，表面有許多凹凸不平的細(xì)節(jié)，需要機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別和處理。其次圓柱電池的缺陷種類(lèi)較多，例如凹陷、裂紋、破損、污漬等，需要機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確區(qū)分和識(shí)別。最后圓柱
2023-03-30 16:09:49683 
以人工智能和計(jì)算器視覺(jué)為基礎(chǔ)研究開(kāi)發(fā)了工業(yè)產(chǎn)品缺陷檢測(cè)技術(shù)，能準(zhǔn)確地鑒別工業(yè)生產(chǎn)中的各種缺陷，對(duì)不同質(zhì)量的工業(yè)產(chǎn)品加以區(qū)別，極大的提高了檢測(cè)效率，提高產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量，以Al為制造企業(yè)賦能，完成
2023-03-24 11:52:141297
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