基于產(chǎn)品質(zhì)檢數(shù)據(jù)與生產(chǎn)制造過程數(shù)據(jù)的閉環(huán)關(guān)聯(lián)與分析挖掘,對產(chǎn)品成品件質(zhì)量影響因素進(jìn)行***分析和開裂缺陷的準(zhǔn)確預(yù)測,實現(xiàn)生產(chǎn)線問題及時告警和支持決策響應(yīng)?;谶吘売嬎愫虯I的視覺識別平臺大腦基于AI技術(shù)的視覺識別平臺,主要由邊緣端(邊緣計算)和中心端(中心計算)兩部分組成,其中工業(yè)相機(jī),工業(yè)機(jī)器人以及英偉達(dá)NVIDIAJetsonNano研發(fā)的HI209V產(chǎn)品等嵌入式智能設(shè)備構(gòu)成了圖像視頻采集端,部署在工廠自動化產(chǎn)線上;邊緣計算部署的采集端及中心計算部署的液冷GPU工作站集群則撐起了該AI平臺的主控系統(tǒng)。視覺識別平臺整體架構(gòu)圖如下:邊緣計算端-在邊緣計算端執(zhí)行圖像采集的機(jī)器人裝有一個工業(yè)攝像機(jī),一個工業(yè)照相機(jī)。工業(yè)照像機(jī)進(jìn)行遠(yuǎn)距離拍攝,用于檢測有無和定位;工業(yè)攝像機(jī)進(jìn)行攝像,用于OCR識別。-以烤箱檢測為例,當(dāng)系統(tǒng)開始工作時,通過機(jī)器人與旋轉(zhuǎn)臺的聯(lián)動,先使用攝像機(jī)對烤箱待檢測面的全局視頻攝像,并檢測計算后,提取需要進(jìn)行OCR識別位置,驅(qū)動工業(yè)相機(jī)進(jìn)行局部拍攝。-相機(jī)采集到的不同視覺圖像,會首先交由基于英偉達(dá)NVIDIAJetsonNano開發(fā)的HI209V邊緣計算進(jìn)行視頻處理:快速降噪(修復(fù))、視覺增強(qiáng)、視焦修復(fù)、風(fēng)格轉(zhuǎn)換等預(yù)處理。人工檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且質(zhì)量不高,用光學(xué)檢測設(shè)備可以提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。嘉興顆粒度檢測設(shè)備推薦
那么工業(yè)、傳感器、還有AI系統(tǒng)來控制這些設(shè)備,讓其他機(jī)器也變的有思維能力。再通過5G信息傳輸?shù)轿覀兊拇髷?shù)據(jù)服務(wù)器,然后由服務(wù)器統(tǒng)一控制整個工廠的自動化。五.AI系統(tǒng)糾錯功能AI人工智能系統(tǒng)也可學(xué)習(xí)自動糾正錯誤的問題,有時人工做的一些事情可能會出錯,或者自動化控制那些有問題,這些都可以讓AI人工智能系統(tǒng)來糾正,避免發(fā)生不必要的損失,也可以在人遇到危險時系統(tǒng)自動幫助人避開危險。六.AI自動化檢測設(shè)備的配置檢測設(shè)備主要是通過工業(yè)相機(jī)來拍照采集圖像然后在系統(tǒng)進(jìn)行信息處理,設(shè)備拍照主要用到的相機(jī)有:CCD工業(yè)相機(jī)、CMOS工業(yè)相機(jī)、激光檢測相機(jī)、目前主要分為這三種,CCD工業(yè)相機(jī)主要應(yīng)用于動態(tài)拍照,CMOS工業(yè)相機(jī)主要用于靜態(tài)拍照,激光主要用于檢測產(chǎn)品的尺寸,還有檢測產(chǎn)品的平面度和深度。每個相機(jī)都有不同的功能。工業(yè)相機(jī)鏡頭,所有的相機(jī)都需要鏡頭,鏡頭主要的作用就是幫助工業(yè)相機(jī)放大或者縮小拍照視野。伺服電機(jī),因為大多數(shù)設(shè)備都是動態(tài)拍照的,這樣的檢測方式速度會非??欤孕枰慌_運轉(zhuǎn)速度非常穩(wěn)定的伺服電機(jī)來帶動。伺服電動帶動的平臺是一塊光學(xué)玻璃,為什么要叫光學(xué)玻璃呢因為玻璃的透光度可達(dá)95%以上。電腦主機(jī)。湖州翹曲度檢測設(shè)備光學(xué)透鏡檢測設(shè)備,針對外觀不良、尺寸不良(含3D)的檢測。
機(jī)器視覺已成功地應(yīng)用于工業(yè)檢測領(lǐng)域,大幅度地提高了產(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)效率。譬如,企業(yè)中用于檢測輸血袋編號。在血袋生產(chǎn)過程中,血袋上的字符編號的正確和***是必不可少的檢測信息。依靠工人的肉眼逐條檢測帶狀轉(zhuǎn)印薄膜上的字符串,來追蹤血袋編號是否錯印,勞動強(qiáng)度大,效率低,不能從根本上保證檢測質(zhì)量。一旦血袋編號出現(xiàn)重印、錯印將會發(fā)生嚴(yán)重醫(yī)療事故,因此一種基于機(jī)器視覺技術(shù)的血袋編號字符的提取、識別與錯誤反饋于一體的檢測系統(tǒng)就適時、必要的誕生了,用以提高一次性血袋出廠編號的檢測精度和自動化水平,保證產(chǎn)品質(zhì)量,解決生產(chǎn)實際問題。字符在線識別系統(tǒng)組成為達(dá)到識別目的,識別系統(tǒng)由硬件和軟件構(gòu)成。硬件系統(tǒng)主要有血袋編號檢測臺機(jī)械結(jié)構(gòu)、LED陣列照明系統(tǒng)、血袋編號圖像采集系統(tǒng)、攝像機(jī)和計算機(jī)等。軟件部分是系統(tǒng)的**,主要由圖像預(yù)處理、字符定位、字符傾斜校正、字符分割、字符識別等部分組成。識別系統(tǒng)的實現(xiàn)系統(tǒng)基于labVIEW編程、圖像處理、微型計算機(jī)接口技術(shù)等實現(xiàn)輸血袋的文字在線識別。使用圖像灰度化技術(shù)、平滑、校正、直方圖均衡化等技術(shù)進(jìn)行圖像預(yù)處理。使用投影定位法等對字符進(jìn)行定位。使用投影法、模版匹配等進(jìn)行傾斜角度調(diào)整。
工業(yè)自動化需求對視覺技術(shù)的推動高度集成化。國外典型研究與應(yīng)用對于機(jī)器視覺技術(shù),世界各國都在研究與應(yīng)用。1994年rika等研究了一種基于機(jī)器視覺的多面體零件特征提取技術(shù),獲得零件特征。1998年,。同年,Du-MingTsai等將機(jī)器視覺和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合,實現(xiàn)對機(jī)械零件表面粗糙度的非接觸測量。2003年,Eladaw.,以獲得實時加工數(shù)據(jù)。日本的視覺識別機(jī)器人研究,從數(shù)量或研究成果看都占據(jù)著明顯的**地位.美英德韓也都在開展相關(guān)研究。國外的卡耐基-梅隆。韓國Soongsil大學(xué)的Kim基于支持向量機(jī)和Camshift算法檢測視頻幀中的文字。國內(nèi)典型研究與應(yīng)用相對國外,國內(nèi)計算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用研究起步較晚,與國外有差距,還需進(jìn)一步在深度、廣度及實踐方面作出努力。國內(nèi)的李留格等采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行輪胎胎號字符識別;李朝輝等利用形態(tài)算子提取視頻幀的高頻分量,把文本字符從復(fù)雜的視頻中分離出來;周詳?shù)壤酶倪M(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對字符進(jìn)行識別,提高了識別率和識別速度。字符識別技術(shù)是機(jī)器視覺領(lǐng)域的一個重要分支,在文字信息處理,辦公自動化、實時監(jiān)控系統(tǒng)等高技術(shù)領(lǐng)域,都有重要的使用價值和理論意義。機(jī)器視覺識別技術(shù)應(yīng)用實例當(dāng)前。工業(yè)品檢測的難度在于原來檢測方法是利用傳統(tǒng)方式,無法滿足現(xiàn)代工業(yè)需求。
隨著工業(yè),機(jī)器視覺在智能制造業(yè)領(lǐng)域的作用越來越重要,企業(yè)能讓更多用戶獲取機(jī)器視覺的相關(guān)基礎(chǔ)知識,包括機(jī)器視覺技術(shù)是如何工作的、它為什么是實現(xiàn)流程自動化和質(zhì)量改進(jìn)的正確選擇等。接下來由小編帶您了解什么是機(jī)器視覺,以及它在工業(yè)上的典型應(yīng)用。機(jī)器視覺是一門學(xué)科技術(shù),普遍應(yīng)用于生產(chǎn)制造檢測等工業(yè)領(lǐng)域,用來保證產(chǎn)品質(zhì)量,控制生產(chǎn)流程,感知環(huán)境等。機(jī)器視覺系統(tǒng)是將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號,傳送給**的圖像處理系統(tǒng),根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息,轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號,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。一、機(jī)器視覺技術(shù)在智能機(jī)器人上的應(yīng)用機(jī)器人技術(shù)是高新技術(shù)的重要組成部分,其產(chǎn)業(yè)化的進(jìn)程在我國剛剛起步,雖然取得了一定的成績,但仍然存在很多困難和不足,因此更需要多方面的關(guān)心和支持。半導(dǎo)體行業(yè)檢測設(shè)備,應(yīng)用于半導(dǎo)體封裝段分立器件、芯片、晶圓的檢測。溫州微納檢測設(shè)備供應(yīng)商家
MicroLED/MiniLED檢測設(shè)備,配備定制投射光系統(tǒng)技術(shù),能解決檢測過程中陰影與漫反射問題。嘉興顆粒度檢測設(shè)備推薦
-根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)圖像機(jī)本庫進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理:數(shù)據(jù)清洗、圖像預(yù)處理、數(shù)據(jù)集構(gòu)造、歸一化處理、檢測需求確定是否需要傳輸回到中心計算端,如果需要,則通過網(wǎng)絡(luò)傳送到中心端交由液冷GPU工作站HD210分析處理。中心計算端-中心計算端是由大腦?液冷GPU工作站HD210和視覺識別平臺兩部分組成。-系統(tǒng)在收到邊緣端發(fā)來的數(shù)據(jù)后,首先會利用大腦?視覺識別平臺提供的初樣模型對預(yù)處理過的圖像進(jìn)行提取識別,提取出需要進(jìn)行檢測的標(biāo)的物,例如型號、合格證、銘牌或線纜等等。-大腦?視覺識別平臺提供的AI能力,將幫助邊緣計算數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理、訓(xùn)練引擎、機(jī)器視覺模型、模型算法庫等一系列AI處理流程。通過大腦?視覺識別平臺中集成的深度學(xué)習(xí)開發(fā)框架,系統(tǒng)可以通過不斷地迭代分布式訓(xùn)練,提升檢測物識別率。-將深度學(xué)習(xí)模塊引入制造業(yè)識別,不僅可以讓視覺識別平臺快速、敏捷、自動地識別出待測產(chǎn)品的諸多缺陷,如產(chǎn)品工藝缺陷、產(chǎn)品LOGO、銘牌漏裝、外觀整潔度等問題。更重要的是,該視覺識別平臺能夠?qū)Ψ菢?biāo)準(zhǔn)變化因素有良好的適應(yīng)性,即便檢測內(nèi)容和環(huán)境發(fā)生變化,大腦?視覺識別平臺也能很快地予以適應(yīng),省去冗長新特征識別、驗證時間。嘉興顆粒度檢測設(shè)備推薦
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