同時(shí)這一方案也能有效地提高檢測(cè)的魯棒性，令識(shí)別率高達(dá)，克服了傳統(tǒng)視覺(jué)檢測(cè)過(guò)于依賴圖像質(zhì)量的問(wèn)題。**光學(xué)AI視覺(jué)系統(tǒng)特點(diǎn)1.技術(shù)-采用國(guó)際前沿的深度學(xué)習(xí)算法-支持多種缺陷類型，適應(yīng)多種產(chǎn)品-自學(xué)習(xí)性，可不斷迭代改善-小樣本訓(xùn)練及模型的裁剪2.優(yōu)勢(shì)-無(wú)需編程，降低集成難度-快速部署，極大縮短時(shí)間-適應(yīng)性強(qiáng)，快速遷移能力3.特點(diǎn)-高效協(xié)同（GPU+CPU）-缺陷定位、缺陷分割、缺陷分類、缺陷檢測(cè)-無(wú)序分揀、拆垛碼垛-多維數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用能力**光學(xué)技術(shù)優(yōu)勢(shì)1.安全可靠從設(shè)備到云內(nèi)置的可信、多層安全性2.技術(shù)資源設(shè)計(jì)和構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)工具和支持3.生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)的可互操作物聯(lián)網(wǎng)解決方案客戶收益采用**光學(xué)解決方案，瑕疵準(zhǔn)確率達(dá)到，項(xiàng)目部署周期縮短56%，物料成本減少30%，人工成本減少70%。1.預(yù)測(cè)性維護(hù)、精確定時(shí)通過(guò)在裝配線上使用聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器，智能制造可以跟蹤設(shè)備磨損的關(guān)鍵指標(biāo)，如振動(dòng)和溫度。可在網(wǎng)絡(luò)邊緣提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，準(zhǔn)確提示需要維護(hù)時(shí)間，盡可能減少停機(jī)時(shí)間及降低成本。2.更嚴(yán)格的質(zhì)量管理檢測(cè)產(chǎn)品異常，避免影響產(chǎn)品質(zhì)量。通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)查看微小的缺陷。加強(qiáng)質(zhì)量控制，在整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程中。光學(xué)透鏡檢測(cè)設(shè)備，針對(duì)外觀不良、尺寸不良(含3D)的檢測(cè)。溫州曲度檢測(cè)設(shè)備推薦

三、選用機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)：?減少產(chǎn)品周轉(zhuǎn)費(fèi)用?縮短機(jī)器停工期?提升產(chǎn)品質(zhì)量四、檢測(cè)原理：兩個(gè)視覺(jué)傳感器分別對(duì)煙包的前部，后部，左部，右部和頂部五個(gè)面進(jìn)行圖像捕捉，然后用定位分析“軟傳感器”確定軟包的邊緣，根據(jù)確定邊緣后的實(shí)際位置來(lái)進(jìn)行檢測(cè)任務(wù)。例如，對(duì)于頂部的圖像，我們采用諸如密度、特征值計(jì)數(shù)、模板匹配、測(cè)量等“軟傳感器”來(lái)實(shí)現(xiàn)檢測(cè)任務(wù)。檢測(cè)結(jié)果輸出到S7300PLC，該控制器進(jìn)行編程來(lái)完成對(duì)剔除裝置的控制，輸出信號(hào)到執(zhí)行系統(tǒng)-氣閥來(lái)剔除不合格品。經(jīng)過(guò)在線調(diào)試后，我們獲得了滿意的結(jié)果。江蘇曲度檢測(cè)設(shè)備供應(yīng)商家汽車漆面測(cè)厚儀，無(wú)損檢測(cè)涂層厚度，鑒別二手車修復(fù)痕跡。

WIS)方案4、玻璃表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)四、汽車，***，醫(yī)藥、印刷等行業(yè)1、汽車儀表盤視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)2、機(jī)器視覺(jué)在***行業(yè)的應(yīng)用3、藥片顆粒的機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)4、2D/3D二維碼檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)5、包裝內(nèi)含物品數(shù)量檢測(cè)系統(tǒng)案例【1】手機(jī)鏡頭自動(dòng)組裝(組立)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)一、系統(tǒng)產(chǎn)品概述在手機(jī)鏡頭組裝過(guò)程中，鏡片的D角(剪口)角度是一個(gè)非常重要的參數(shù)，它影響了鏡頭的成像質(zhì)量，以前都是人工對(duì)位，精度低，效率低，隨著攝像頭的像素越來(lái)越高，鏡片數(shù)量越來(lái)越多，單靠人工對(duì)位已經(jīng)不能滿足生產(chǎn)的需求。自主研發(fā)手機(jī)鏡頭自動(dòng)組裝(組立)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)，采用工業(yè)相機(jī)對(duì)鏡片的D角(剪口)進(jìn)行拍照，并用視覺(jué)軟件進(jìn)行測(cè)量，得到鏡片的D角角度，并把該角度傳輸?shù)絇LC，PLC控制運(yùn)行機(jī)構(gòu)，從而使夾具能精確地抓取鏡片，實(shí)現(xiàn)手機(jī)鏡頭的精密組裝，提高鏡頭組裝的精度和效率，從而提高手機(jī)鏡頭的成像質(zhì)量。圖1鏡片實(shí)物圖二、系統(tǒng)配置視覺(jué)軟件：CST手機(jī)鏡頭自動(dòng)組裝(組立)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)。視覺(jué)硬件：CST視覺(jué)光源、光源控制器、工業(yè)CCD相機(jī)、工業(yè)定焦定倍鏡頭。三、檢測(cè)內(nèi)容檢測(cè)鏡頭D角(剪口)角度四、性能指標(biāo)1、可以同時(shí)對(duì)三種(多種)鏡片D角(剪口)拍照并進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)角度，檢測(cè)精度在±5°。

自動(dòng)化檢測(cè)設(shè)備工業(yè)，為企業(yè)生產(chǎn)制造提供更高效、品質(zhì)更好的檢測(cè)設(shè)備，自動(dòng)化檢測(cè)至今已經(jīng)有10年歷史，已經(jīng)有非常完美成熟的技術(shù)，如今我們公司有AI人工智能檢測(cè)系統(tǒng)，AI人工智能檢測(cè)系統(tǒng)有自動(dòng)學(xué)習(xí)的能力。一.設(shè)備的應(yīng)用機(jī)器能自動(dòng)認(rèn)識(shí)一此以前的檢測(cè)系統(tǒng)檢測(cè)不了的不良特征，已經(jīng)運(yùn)用到機(jī)器檢測(cè)準(zhǔn)確非常高而且可靠，檢測(cè)效率高、代替人工檢測(cè)減少人工犯錯(cuò)。我們AI人工智能檢測(cè)設(shè)備更好的代替了以前的檢測(cè)系統(tǒng)，把以前檢測(cè)不了的不良特征大部分都可以檢測(cè)。二.AI深度學(xué)習(xí)市場(chǎng)上普通的視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備很難解決外觀缺陷的問(wèn)題，AI系統(tǒng)更利于表面特征的檢測(cè)，AI系統(tǒng)有自動(dòng)學(xué)習(xí)的判斷能力，可以像人一樣去思考一些不良特征是否合適。三.應(yīng)用的領(lǐng)域有那些AI人工智能檢測(cè)可應(yīng)用到，印刷食品、航空精度制造、精密電子零件、精密陶瓷件、電子元器件檢測(cè)、產(chǎn)品組裝環(huán)節(jié)檢測(cè)、產(chǎn)品分類識(shí)別、產(chǎn)品定位檢測(cè)、印刷品檢測(cè)、瓶蓋檢測(cè)、玻璃、煙盒等各領(lǐng)域，產(chǎn)品能不能檢測(cè)主要是看產(chǎn)品的外觀形狀。四.AI自動(dòng)化檢測(cè)系統(tǒng)可以控制什么AI系統(tǒng)可以有更靈活的思維能力，那么這個(gè)系統(tǒng)將來(lái)同樣可以控制其他的設(shè)備，現(xiàn)在所有的設(shè)備都是沒(méi)有裝工業(yè)相機(jī)的，所以現(xiàn)在大部分的機(jī)器都是動(dòng)作比較單一。我們的產(chǎn)品具有高度的可靠性和準(zhǔn)確性，能夠?yàn)橛脩籼峁┛尚刨嚨臋z測(cè)結(jié)果。

圖像識(shí)別中運(yùn)用得較多的主要是決策理論和結(jié)構(gòu)方法。決策理論方法的基礎(chǔ)是決策函數(shù)，利用它對(duì)模式向量進(jìn)行分類識(shí)別，是以定時(shí)描述(如統(tǒng)計(jì)紋理)為基礎(chǔ)的；結(jié)構(gòu)方法的是將物體分解成了模式或模式基元，而不同的物體結(jié)構(gòu)有不同的基元串(或稱字符串)，通過(guò)對(duì)未知物體利用給定的模式基元求出編碼邊界，得到字符串，再根據(jù)字符串判斷它的屬類。在特征生成上，很多新算法不斷出現(xiàn)，包括基于小波、小波包、分形的特征，以及獨(dú)二分量分析；還有關(guān)子支持向量機(jī)，變形模板匹配，線性以及非線性分類器的設(shè)計(jì)等都在不斷延展。3、深度學(xué)習(xí)帶來(lái)的突破傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)在特征提取上主要依靠人來(lái)分析和建立邏輯，而深度學(xué)習(xí)則通過(guò)多層感知機(jī)模擬大腦工作，構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)來(lái)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單特征、建立復(fù)雜特征、學(xué)習(xí)映射并輸出，訓(xùn)練過(guò)程中所有層級(jí)都會(huì)被不斷優(yōu)化。在具體的應(yīng)用上，例如自動(dòng)ROI區(qū)域分割；標(biāo)點(diǎn)定位(通過(guò)防真視覺(jué)可靈活檢測(cè)未知瑕疵)；從重噪聲圖像重檢測(cè)無(wú)法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃蓋板檢測(cè)中的真假瑕疵等。隨著越來(lái)越多的基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺(jué)軟件推向市場(chǎng)(包括瑞士的vidi，韓國(guó)的SUALAB，香港的應(yīng)科院等)，深度學(xué)習(xí)給機(jī)器視覺(jué)的賦能會(huì)越來(lái)越明顯。汽車燃油濾清器堵塞檢測(cè)儀，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)流通阻力，保障供油順暢。翹曲度檢測(cè)設(shè)備質(zhì)量好價(jià)格憂的廠家

汽車密封性檢測(cè)儀，模擬風(fēng)壓環(huán)境，檢測(cè)車廂漏氣點(diǎn)，提升隔音性能。溫州曲度檢測(cè)設(shè)備推薦

隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，掀起了以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、以及人工智能AI等信息技術(shù)正與傳統(tǒng)工業(yè)深入融合，由此衍生的“智能制造”理念，正在為全球工業(yè)帶來(lái)深遠(yuǎn)變革。中國(guó)的制造業(yè)巨頭也紛紛借此發(fā)力，向智能化、數(shù)字化制造演進(jìn)，實(shí)施戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。如何高效科學(xué)的管理和分析制造業(yè)務(wù)鏈上的生產(chǎn)價(jià)值，推進(jìn)制造企業(yè)生產(chǎn)工藝優(yōu)化與產(chǎn)品質(zhì)量提升是每一個(gè)制造企業(yè)在數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的必經(jīng)之路。業(yè)務(wù)發(fā)展帶來(lái)的挑戰(zhàn)1.精力疲勞人眼識(shí)別的方式對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行檢測(cè)，產(chǎn)生疲勞而導(dǎo)致注意力不集中，出現(xiàn)偏差。溫州曲度檢測(cè)設(shè)備推薦