基于機器視覺技術的外觀瑕疵檢測方案
2022-07-13
工業領域中為了保證產品的質量，傳統的人工檢測方式已經不能滿足現在的發展，為了避免因瑕疵、外觀缺陷對品牌、口碑和質量造成影響，最好使用先進技術進行外觀質量把控。基于深度學習技術打造，巧妙結合了將優秀的測量硬件與機器學習技術算法，能夠實現可靠的高速視覺缺陷檢測。這將使視覺檢測提升到“工業4.0”時代。
工業領域中為了保證產品的質量，傳統的人工檢測方式已經不能滿足現在的發展，為了避免因瑕疵、外觀缺陷對品牌、口碑和質量造成影響，最好使用先進技術進行外觀質量把控。基于深度學習技術打造，巧妙結合了將優秀的測量硬件與機器學習技術算法，能夠實現可靠的高速視覺缺陷檢測。這將使視覺檢測提升到“工業4.0”時代。
精質視覺紙張瑕疵檢測系統是充分對客戶進行調研，根據車速、幅寬、紙張品種、最小檢測要求為其量身定制的。也就是說，賽默力求以專用的相機和專用的長效光源，并根據客戶樣品測試分析出最合理的解決方案以達到性價比的最優化。
人工目視抽檢速度慢、精度低、易疲勞已經遠遠不能滿足現在工業生產中高速、高分辨率和無損只能檢測的要求。基于CCD的薄膜表面瑕疵檢測系統與傳統的人工肉眼檢測相比，具有快速、可靠、準確的優點，實時在線檢測，自動報警并顯示當前瑕疵的具體信息，以便及時進行處理。
傳統的人工檢測已經逐漸被機器視覺檢測設備所替代，很多工廠已經實現向自動化轉型，使用了最新的機器視覺設備來給產品外觀表面進行品檢，它能夠替代傳統的人工質檢，實現產品外觀在線高速自動化檢測。通過該設備的成功實施預期能實現產品表面瑕疵缺陷特征的自動識別，檢測速度可達到生產流水線同步。
在攻克納米級薄膜材料檢測的世界難題上，我國科技人員再出碩果，“功能薄膜材料物理性能檢測技術湖北省工程實驗室”日前在武漢成立。隨著新材料的發展與應用，納米級薄
檢測薄膜的厚度不管是技術方面還是成本方面，都有很大的挑戰。但是，薄膜厚度對于實際生產來說又是很重要的指標。怎么檢測，才能既準確又省錢呢？ 由于薄膜的厚度是各層樹脂厚度的
在薄膜制造及加工業，檢測薄膜的厚度是最常見的薄膜檢測指標之一，厚度檢測又多分為薄膜厚度檢測以及涂層厚度檢測兩類。由于薄膜的厚度是各層樹脂厚度的總和，如果薄膜的整體厚度
3.0 CPP薄膜物理性能的檢測 塑料薄膜在出廠之前都必須經過嚴格的質量檢測，并確定薄膜的質量等級。塑料薄膜的檢測項目多少適合薄膜種類密切相關，不同薄膜種類所檢測的項目
塑料薄膜是用聚氯乙烯、聚乙烯、聚丙烯、聚苯乙烯以及其他樹脂制成的薄膜，目前廣泛應用于農業、食品、醫藥等各種領域，常見的有食品包裝、電子產品包裝、日用品的包裝等。塑料
隨著計算機技術、人工智能等科學技術的出現和發展，研究的不斷深入，基于機器視覺技術的表面缺陷檢測技術應運而生。極大的提高了生產效率，實現對表面缺陷更準確、更快地進行