机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)把图像采集到,然后将该图像传送至处理单元,通过数字化处理,根据像素分布和亮度、颜色等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
自动检测产品表面的斑点、大小、颜色、凸凹、铜点,刮伤等缺陷。
自动完成图像比对同步,数据实时传输控制。
可以对缺陷检测学习并进行对比。
对不良品进行定位,可以控制贴标设备或打印设备进行标示。
不良品的检测自动存储和管理。
可以对多批次条码进行一次读取录入及数据采集。
系统有自学习能力,方案定制。
异常提供声、光报警,并可以控制机器。
节省人力,提高效率,达到防错。
图形数据快速录入及处理,可以与PLC、继电装置、机器人等进行数据交付。
个性要求及设计及缺陷检测管理。
多接口易合其他自动化设备进行数据传输。
对于高速,连续生产的产品进行实时准确的表面检测。
准确性好
机器视觉始终以固定的标准去判定每一个产品的好坏,不存在主观的干扰因素
效率高
机器视觉检测一个产品的时间远远少于人工检测时间,特别是高速生产线,人工检测无法实时检测。
成本低
机器视觉24小时不间断工作,对于长期的成本投入是人工成本所不能比的。
检测精度高
目前电子行业的涉及的尺寸检测精度要求比较高,机器视觉的检测精度可以达到微米级。
AI定义盒子,是凝聚云从科技在AI前沿研究成果,体现云边端三位一体思想的嵌入式边缘计算设备。可同时搭载“人”、“车”、“非”全目标、属性检测、识别以及行为分析等多种算法引擎。
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一款集人脸识别、指纹核验、身份证比对于一体的多功能智能终端,通过将采集到的人员信息与居民身份证芯片中的信息进行1:1的身份核验,或通过4G/wifi通信模式与后端的更大人员信息库进行联网的身份核查,比对结果返回至终端,进行核查结果确认
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