隨著新能源的發(fā)展，鋰電池的產(chǎn)能快速增長，其生產(chǎn)設(shè)備和檢測設(shè)備早已突破了千億市場規(guī)模。今后動力電池的需求將持續(xù)提升，動力電池的產(chǎn)能、效率、品質(zhì)率方面對各大生產(chǎn)企業(yè)要求越來越高，但是鋰電池在生產(chǎn)過程中會產(chǎn)生一些表面損傷，如劃痕、凸點等，對電池的安全性構(gòu)成了嚴(yán)重的威脅。相應(yīng)的外觀檢測，特別是品檢將直接決定著電池產(chǎn)品的品質(zhì)。
機器視覺缺陷在線監(jiān)測系統(tǒng)集成方案：該系統(tǒng)能夠?qū)χ圃炀€上的各類圓形\環(huán)形\多邊形的零配件，或各類物體表面展開在線質(zhì)量檢測，并配合機械控制設(shè)備將不過關(guān)品自動剔除。影像分選設(shè)備因為行業(yè)的發(fā)展，對于產(chǎn)品的尺寸和外觀需求也更高。要是應(yīng)用人工長檢測，眼易疲勞導(dǎo)致產(chǎn)品檢測效率低且準(zhǔn)確度不高。用光學(xué)分選設(shè)備替代人工視覺能夠大幅度提高制造效率和檢驗準(zhǔn)確度，降低人力成本。
每天有那么多的企業(yè)在不停地制造商品，以供人們生活所需，我們稍微留意下，就會發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在的人們的眼光是越來越挑剔，對于商品的質(zhì)量要求那是越來越來高了。現(xiàn)在，對于視覺檢測設(shè)備生產(chǎn)廠家來說，很多非標(biāo)自動化檢測設(shè)備的機架通常是由工業(yè)鋁型材制成。鋁型材機架具有美觀、輕便且易于安裝等優(yōu)點。那么，您知道CCD視覺檢測設(shè)備的機架是如何安裝的嗎?
CCD視覺檢測設(shè)備依賴于CCD成像攝像頭和檢測系統(tǒng)，其中檢測系統(tǒng)由于重要，檢測系統(tǒng)基于客戶對產(chǎn)品的檢測要求，跟據(jù)客戶的要求系統(tǒng)開發(fā)工程師再有指對性開發(fā)。CCD視覺檢測設(shè)備依賴于CCD成像攝像頭和檢測系統(tǒng)，其中檢測系統(tǒng)由于重要，檢測系統(tǒng)基于客戶對產(chǎn)品的檢測要求，跟據(jù)客戶的要求系統(tǒng)開發(fā)工程師再有指對性開發(fā)。
CCD視覺檢測利用CCD攝像頭和視覺檢測系統(tǒng)對產(chǎn)品進(jìn)行自動化檢測。它相對于人工檢測，有著許多明顯的優(yōu)勢!
圖像系統(tǒng)對這些信號進(jìn)行各種運算來抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。用于生產(chǎn)、裝配或包裝的有價值的機制。他在檢測缺陷或防止缺陷產(chǎn)品被配送到消費者中有著不可估量的價值。
隨著機器視覺，工業(yè)自動化的快速發(fā)展，工業(yè)4.0的概念已經(jīng)被提上日程。傳統(tǒng)很多需要人工來手動操作的工作，漸漸的被機器所替代。這當(dāng)然也是人類科技進(jìn)步和發(fā)展的必然趨勢，工業(yè)的進(jìn)步到頭來還是服務(wù)于人類，給人類帶來高質(zhì)量的生活體驗，而不是整天做著乏味無趣的工作。
在機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)還沒有發(fā)展的這么火熱之前， 國外幾款做的幾款非常好的視覺軟件業(yè)內(nèi)人士應(yīng)該都很清楚。比如Halcon, Visionpro, Cognix, MIL等等都是業(yè)內(nèi)用的比較多，而且比較成功的視覺軟件。其中很多模塊都有定位，測量，檢測等功能。
近年來，人工智能已經(jīng)逐步進(jìn)軍工業(yè)質(zhì)量檢測行業(yè)，并且取得初步進(jìn)展，AI在工業(yè)領(lǐng)域的可行性、落地性已經(jīng)在工業(yè)領(lǐng)域各場景中得到了證實。目前質(zhì)檢領(lǐng)域大多采用深度學(xué)習(xí)中的目標(biāo)檢測算法。因為深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測方向在社會上用處廣泛，為生活提供了極大的便利，得到了大眾廣泛的認(rèn)可。
作為人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)之一，AI視覺是機器視覺系統(tǒng)最直接的信息源， AI視覺通過利用視覺傳感器和計算機代替人眼使得機器擁有類似于人眼的那種對目標(biāo)進(jìn)行分割、分類、識別、跟蹤、判別決策的功能，從而使系統(tǒng)實現(xiàn)模擬人類“思維導(dǎo)圖”，即人類思維邏輯的能力，從實際意義上真正讓機器 “睜開眼”。在此技術(shù)基礎(chǔ)上，我公司開發(fā)了視覺檢測系統(tǒng)并將其率先搭載在電子數(shù)粒機上。它采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以解決機器視覺應(yīng)用場景中傳統(tǒng)算法難以解決的問題。
