企业等级: | 商盟会员 |
经营模式: | 生产加工 |
所在地区: | 安徽 合肥 |
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伴随着现代工业自动化的发展,机器视觉检测被广泛应用到各种各样的检查、测量和零件识别,例如红外截止滤光片表面缺陷检测、汽车轮毂型号识别、磁性材料外观缺陷检测、产品包装上的条码和字符识别等,这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成,我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序,视觉检测设备,在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时,仍然不能保证100%的检验合格率。机器视觉检测凭借它自动化、客观、非接触和的特点已经完代替人工来检测这些单一、重复性的程序。
机器视觉处理多年来一直存在于卷积神经网络的应用中,这些算法能够从传感器的输入的数据提取有用的信息。对于场景的分析CNN是非常的,能够分辨出很多对象如汽车、人、动物、道路标志、道路交叉点、路边标志(物体),能够确定场景中的相关现实对象。所有这些操作都是实时的,只要传感器部分设置完成后,后续的融合/决策操作就会发生。无论是一个还是所有传感器(LIDAR(激光探测与测量)、雷达、摄像头、红外传感器)的输入数据有所改变,系统就会立刻做出i佳的决策。
众所周知,食品药品关系到人类的生命健康,如果因为药品的质量问题而对人的生命造成威胁,这将是一个大的灾难。因而各药品生产厂家,尤其是世界大厂对药品的整个生产过程甚至后段的包装都给予了非常大的重视。在食品药品的生产、包装过程中,无论是药品的泡罩包装、液体灌装,还是后段的压盖、贴标、喷码,以及后的装盒检测,机器视觉检测技术都可以发挥其强大的功能。
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