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机器视觉缺陷检测利用计算机视觉技术和机器学习算法来自动化检测和分类产品的外观特征,以实现质量控制和缺陷识别。
1. 识别产品表面的缺陷,如划痕、凹陷、裂纹等,以及产品的整体外观是否符合要求。
2. 测量产品尺寸的精度是否达到规定的要求。
3. 对检测出的缺陷进行分类和识别,以便于对不同类型的缺陷采取不同的处理方法。
4. 自动化地进行缺陷检测和判定,减少人工干预,提高生产效率和准确率。
5. 对检测结果进行统计和分析,得出缺陷发生的频率、位置等信息,以便于生产过程的改进和优化。
智能视觉系统平台是康耐德智能控制独立自主开发的新一代智能视觉系统处理平台。该平台集本公司在智能视觉系统工业检测领域多年技术积累,同时结合目前用户特点及实际需求而推出。产品具有操作简便、设置灵活、集成度高、体积小、稳定可靠等特点。适用于污渍检测、几何测量、颜色识别、智能引导、定位、形状缺陷等领域
2D工业相机在工业视觉检测中适用于多种场景,以下是一些主要的应用领域
工业视觉检测可以根据不同的标准进行分类,以下是一些主要的分类方式
在现代制造业中,LED灯珠因其高亮度、高效率、节能环保等优点被广泛应用于各种照明产品中。然而,LED灯珠在生产过程中可能会出现发光数量不足或坏点等问题,这些问题直接影响产品的性能和寿命。为了确保产品质量,机器视觉检测技术成为了检测LED灯珠发光数量及坏点的重要手段。
选择机器视觉检测设备定制厂家时,您需要考虑以下几个关键因素
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