熱門搜索關(guān)鍵詞：
熱門搜索關(guān)鍵詞：
器視覺(jué)金屬表面缺陷檢測(cè) 應(yīng)用在那些地方.png)
金屬產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)是機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的一個(gè)重要應(yīng)用場(chǎng)景。利用機(jī)器視覺(jué)模擬人類視覺(jué)的功能，從具體的物體上采集圖像并進(jìn)行處理，進(jìn)行實(shí)際的檢測(cè)、控制和應(yīng)用，從而更加高效、準(zhǔn)確地提高金屬產(chǎn)品的質(zhì)量檢測(cè)效率。以下是AI機(jī)器視覺(jué)在金屬產(chǎn)品檢測(cè)中常見場(chǎng)景和效果的描述。
應(yīng)用場(chǎng)景:
一、金屬表面裂紋檢測(cè)(紫外光源)
案例:大型金屬鑄件出廠前的表面質(zhì)量檢驗(yàn)過(guò)程。
流程痛點(diǎn):采用人工檢查。由于光線等原因，人工質(zhì)檢存在裂紋位置不清、質(zhì)檢效率低、漏檢率高等問(wèn)題。
解決方案:智能算法，完成機(jī)器人手眼標(biāo)定后的內(nèi)外圈和上表面的高精度檢測(cè)和記錄，可實(shí)現(xiàn)一鍵檢測(cè)。
識(shí)別速度:實(shí)時(shí)
識(shí)別準(zhǔn)確率:≥95%
缺陷等級(jí):≥1mm
二、金屬表面缺陷檢測(cè)
案例:某精密金屬加工廠出廠前的表面質(zhì)量檢驗(yàn)過(guò)程。
流程痛點(diǎn):采用人工檢查，很容易看到輕微的劃痕，導(dǎo)致漏檢率很高。
解決方案:金屬軸承墊片表面缺陷檢測(cè)算法，可實(shí)現(xiàn)5大系列14個(gè)型號(hào)的沖壓缺陷、磨削缺陷、車膛缺陷、成品檢測(cè)。
識(shí)別速度:60件/分鐘
識(shí)別準(zhǔn)確率:≥98%
內(nèi)圈缺陷等級(jí):≥ 0.02mm
展望未來(lái)，可以清楚地看到，以機(jī)器視覺(jué)和人工智能為代表的軟硬件技術(shù)正在推動(dòng)智能制造體系的完善，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)制造業(yè)發(fā)展模式、管理模式和生產(chǎn)模式向智能制造的轉(zhuǎn)變。提高制造工廠的智能化，將人工智能與制造業(yè)相結(jié)合，用AI機(jī)器視覺(jué)機(jī)器人減少人工，減少人工帶來(lái)的質(zhì)量不穩(wěn)定、質(zhì)量差的問(wèn)題，無(wú)疑成為推動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的良方。
電話：159-9963-2629
座機(jī)：0755-27197227
銷售：zsj@cr-led.hk
備案號(hào)：粵ICP備2021129175號(hào)-1
微信二維碼