机器视觉

用于生产线上实时产品分析的AI技术。

机器视觉是一种人工智能技术。它使用机器,而不是人眼,对产品进行测量,并根据直接从生产线上收集的信息实时做出判断。由机器视觉摄像机捕捉到的图像被传送到图像处理系统。在这里,从图像中获取的信息被分析并报告给人类操作员。

机器视觉的一个显著优势是它能够以线速度运行。制造商可以根据所要求的质量水平来改变产品的检验率。德赢手机登录Facteon机器视觉系统可以在危险的环境或狭窄的空间中运行。

机器视觉的一个常用替代方案是手动质量检测,它需要人眼来检查产品。您的人工操作人员然后决定产品是否满足预先设定的质量要求。

德赢手机登录Facteon能够将强大的视觉系统与智能制造和人工智能软件解决方案相结合,提供实时分析。德赢提款黑了

机器视觉的应用程序

用于缺陷检测的机器视觉

德赢手机登录Facteon开发了智能焊接监控软件解决方案。它利用最新的计算机视觉技术,使制造商执行卓越的焊缝质量检查。制造商可以评估每一个交付的焊缝的质量,而不是一个小的样品。这允许制造商在质量问题上采取行动,实时提高焊接质量,减少浪费,并确保符合ISO标准。

机器视觉的垃圾桶挑选

引入机器视觉拣箱技术,降低人工成本,提高工人安全,提高生产能力。这项技术使用一个摄像头不断地向机器人系统提供信息,以进行垃圾收集。与人眼类似,机器人会记录下垃圾桶里每个物体的确切位置。制造商所获得的主要好处是该系统能够评估零件的位置并实时处理这些信息。

模式匹配的机器视觉

特征识别是利用图像处理方法提取图像的特征轮廓。该软件确定图像输入是否符合预先确定的标准。这种技术可以进行校准,以处理一系列的应用,如分类或产品外观检查。

市场上的深度学习替代技术需要许多样本来训练神经网络。与其他深度学习技术相比,特征识别技术用于简单模式匹配更加经济有效。

集成机器视觉与工业物联网技术,提高生产质量

通常,制造商与现代工业物联网(IIoT)解决方案集成的能力受到检查过程的手工性质的限制。德赢app当部署机器人解决方案时,它可以轻松地与工业物联网软件和硬件集成。这允许实时评估生产趋势,使您的团队能够基于实际生产信息而不是历史数据或直觉做出决策。在这里了解更多关于工业物联网软件和硬件集成的质量检查

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