技术与应用

堡盟OXP200智能轮廓传感器助力汽车电池包胶路密封

国内某新能源汽车电池包设备生产企业通过在电池胶路封装设备中部署使用堡盟的轮廓传感器OXP200,用于检测胶路宽度和高度控制,来保障胶路质量以及满足安全密封要求。
2024-3-13

机器视觉在胶带平面度、厚度和内径3D质量检测中的应用

通过将两台高精度迅猛龙VRH9-280B相机上下安装,该相机拥有大视野高精度,可兼顾100mm宽的胶带产品,满足了客户的检测需求,能够全面成像胶带的上下表面。
2024-3-12

AI智能读码器ID3000XM经典案例分享

海康机器人推出新一代智能读码器-ID3000XM系列,该产品具备三重多路照明功能,可灵活应对复杂材质工件读码;此外采用了全新高性能AI处理平台,多核并行处理更高效。
2024-3-12

得利捷Matrix系列阅读器助力锂电行业提升产线自动化水平

当遇到赋码质量欠佳或二维码对比度较低的样品时,如何才能成功解码并得到一个优秀的解码率,针对这一问题,有着较高读取性能的Datalogic得利捷Matrix系列产品,给出了有效的解决方案。
2024-3-12

深视智能点光谱弧面玻璃轮廓度检测

深视智能使用单个光谱共焦位移传感器SC03560对曲面玻璃进行测量,并通过移动被测物品,让点光谱在曲面玻璃上扫描出一条轮廓,最终通过网口通讯,将测量值发送给上位机以测试不同位置的点数据。
2024-3-11

AI视觉检测在汽车零部件制造中的应用

基于深度学习技术,阿丘科技AI检测方案,速度快、精度高、指标优,有效解决汽车零部件表面缺陷检测、装配位置验证、字符识别等问题,促进产品质量稳定可靠。
2024-3-8

液晶面板的表面缺陷及检测方法

采用线阵相机、镜头,根据检测需求项,选择搭配背光源、同轴光或高亮线光源对液晶面板图像进行采集,在扫描图片的过程中,智能算法同时处理图像,实时显示面板的缺陷信息,判断表面是否有异物、划伤、异色、凸包、凹痕、针孔、毛边、亮点。
2024-3-8

SICK半导体行业应用方案

半导体行业对检测和测量任务提出了非常高的要求。尤其在检测小型部件时,例如焊线或半导体晶圆的高要求表面。
2024-3-7

机器视觉结合AI检测可重复利用的塑料材料

加拿大Eagle Vizion公司致力于生产工业自动化设备来满足生产需求,该公司生产的Flake Analyzer自动检测系统,使用了AI结合机器视觉技术对切碎的塑料进行分析,以检测是否存在金属或其他异物。
2024-3-6

Spinnaker SDK:专为机器视觉构建的 API 库

借助广泛的 Teledyne GigE 和 USB3 面阵扫描相机支持,工程师可以使用 Spinnaker 快速开发用于视觉应用的软件解决方案,通过提供完全控制相机的选项,Spinnaker 允许用户管理图像处理管道的每一个环节。
2024-3-6

SWIR成像实现多种类型的机器视觉应用

SWIR是电磁波谱中的一个波段,尽管SWIR光的行为通常与可见光相同,但它照在一些常见物质(如水、塑料和玻璃)上的表现却与可见光不同。这种特性使得SWIR在涉及这些物质的机器视觉应用中,比可见光更有用。
2024-3-5

用于拍摄地球卫星图像的VC MIPI摄像模组

VC MIPI® IMX250-C 相机模块的分辨率为 5 兆像素,在生成高质量 3D 图像的详细精度和同时覆盖地球表面的大捕获区域之间提供了最佳平衡。
2024-3-5

基于光谱共焦技术的折叠屏连接结构检测

在样品的特定区域需要以特定排列方式用特殊材料进行涂层,由于材料的特殊性,需要使用光谱共焦技术才能实现测量。
2024-3-4

机器视觉软件为众多半导体生产工艺提供支持

德国慕尼黑 MVTec Software公司提供的机器视觉软件产品HALCON 和MERLIC,可提升半导体制造的各个工艺步骤的效益。
2024-2-29

智能相机在食品包装检测的应用

EVS-SC200深度学习智能相机,凭借高效AI算法,完成OCR、装配验证、计数、瑕疵检测、分类等任务,有效捕捉并预警食品包装的潜在问题,赋能食品包装环节的工艺过程管控。
2024-2-29

双目视觉技术的原理、结构、特点、发展现状和发展方向分析

双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式,它是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。
2024-2-28

Aval Global的高速分流处理解决方案

当前最新的CoaXPress-12标准接口可以实现最高50Gbps的数据传输,如此大的图像数据处理会给CPU带来比较大的负担,为了处理大容量高速数据,Aval Global研发了多种数据分流处理方案以应对不同的场景。
2024-2-28

基于高光谱成像的烟叶除杂应用研究

利用光谱信息技术,非烟杂物与烟叶在相同光学环境下会形成独有光谱,基于烟叶和杂物两者物质的光谱特征差异,判别出各类非烟杂物,完成烟叶与杂物的分类与剔除。
2024-2-27














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